NGHIÊN cứu, TÍNH TOÁN THI CÔNG lắp đặt CHÂN GIÀN KHOAN tự NÂNG PHÙ hợp với điều KIỆN VIỆT NAM

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT
THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

LUẬN VĂN THẠC SĨ
DƯƠNG VĂN TUẤN

ĐIỀU ĐỘ ĐA MỤC TIÊU HỆ THỐNG THỦY NHIỆT ĐIỆN
NGẮN HẠN SỬ DỤNG CUCKOO SEARCH CẢI TIẾN

NGÀNH: ĐIỆN CÔNG NGHIỆP

S K C0 0 4 9 3 6

Tp. Hồ Chí Minh, năm 2016


LÝ LỊCH KHOA HỌC
I. LÝ LỊCH SƠ LƯỢC:
Họ & tên: DƯƠNG VĂN TUẤN
Giới tính: Nam
Ngày, tháng, năm sinh: 01-09-1985
Nơi sinh: Tp. Hồ Chí Minh
Quê quán: Tp. Hồ Chí Minh
Dân tộc: Kinh
Chỗ ở riêng hoặc địa chỉ liên lạc:66 – Đường 4 – Khu phố 5 – Phường Trường Thọ - Quận
Thủ Đức – Tp. Hồ Chí Minh
Điện thoại cơ quan:
Điện thoại riêng: 0904594220
Fax
G-mail:

II. QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO:
1. Đại học:
Hệ đào tạo: chính qui
Thời gian đào tạo từ 09/2004 đến 09/2009
Nơi học (trường, thành phố): ĐH Sư Phạm Kỹ Thuật Tp.hcm
Ngành học: Điện Khí Hóa - Cung cấp điện
III. QUÁ TRÌNH CÔNG TÁC CHUYÊN MÔN KỂ TỪ KHI TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC:
Thời gian
10/2009 đến
09/2010
10/2010 đến
nay

Nơi công tác

Công việc đảm nhiệm

Công ty Year 2000

Kỹ sư bộ phận RD

Trường Cao Đẳng Nghề Tp. Hồ Chí
Minh

Giảng viên khoa Điện- Điện Lạnh

Ngày 01 tháng 09 năm 2016
Người khai ký tên

DƯƠNG VĂN TUẤN

i


LỜI CAM ĐOAN
Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi.
Các số liệu, các tính toán kết quả mô phỏng nêu trong luận văn là trung thực và
chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác.
Tp. Hồ Chí Minh, tháng 09 năm 2016
Người cam đoan

Dương Văn Tuấn

ii


LỜI CẢM ƠN
Kết quả của sự thành công luôn gắn liền với những sự dạy dỗ của các Thầy Cô,
sự ủng hộ và động viên từ gia đình, sự giúp đỡ dù ít hay nhiều, dù trực tiếp hay gián
tiếp của người khác. Trong thời gian từ khi bắt đầu đi học đến nay, em đã nhận được
rất nhiều sự quan tâm, giúp đỡ của quý Thầy Cô, gia đình, đồng nghiệp và bạn bè.
Với lòng biết ơn chân thành và sâu sắc nhất, em xin gửi đến quý Thầy Cô
Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp.HCM, đặc biệt là sự quan tâm giúp đỡ của
Thầy hướng dẫn PGS.TS. Võ Ngọc Điều đã cùng với tri thức và tâm huyết của
mình để truyền đạt vốn kiến thức quý báu cho em thực hiện đề tài nghiên cứu này.
Nếu không có những lời hướng dẫn, dạy bảo của Thầy thì em nghĩ đề tài nghiên cứu
này của em rất khó có thể hoàn thiện được. Một lần nữa, em xin chân thành cảm ơn
Thầy.
Bước đầu đi vào tìm hiểu về lĩnh vực nghiên cứu khoa học, kiến thức của em
còn nhiều hạn chế và còn nhiều bỡ ngỡ. Do vậy, không tránh khỏi những thiếu sót là

điều chắc chắn, em rất mong nhận được những ý kiến đóng góp quý báu của Thầy
hướng dẫn cùng quý Thầy Cô và các bạn học cùng lớp để kiến thức của em ngày
được hoàn thiện hơn.
TP. HCM, tháng 9 năm 2016
Học viên thực hiện

DƯƠNG VĂN TUẤN

iii


TÓM TẮT
Luận văn tập trung nghiên cứu các giải pháp tối ưu cho lịch trình hệ thống
thủy nhiệt điện ngắn hạn đa mục tiêu sử dụng thuật toán modified cuckoo search với
thời gian trì hoãn nguồn nước từ nguồn nước ở trên chảy xuống nguồn nước ở phía
dưới. Phương pháp MCSA sử dụng cho hệ thống bốn nhà máy thủy điện và 3 nhà
máy nhiệt điện với các mục tiêu chi phí kinh tế, chi phí phát thải và kết hợp chi phí
kinh tế phát thải. Kết quả thu được sẽ so sánh với các phương pháp khác và đạt được
kết quả tốt và mạnh mẽ hơn các phương pháp khác. Kết quả nghiên cứu đã được mô
phỏng, kiểm chứng trên phần mềm Matlab/Simulink

iv


ABSTRACT
This thesis presents a modified cuckoo search algorithm (MCSA) for solving
objective short-term cascaded hydrothermal scheduling problem where cascaded
reservoir with water time delay from the upper reservoir flowing to the lower ones
and the valve-point loading effect of thermal plants are considered. MCSA has been
implemented for solving one hydrothermal system consisting of four cascaded

hydropower plants and three thermal plants including economic dispatch, emission
dispatch and economic emission dispatch. The obtained results in terms of
generation fuel costs, emisison and computational time compared to those from
several methods available in the paper have reveals that the MCSA is more effective
and robust than these methods. Research results have been simulated and verified on
the Matlab/Simulink Software.

v


MỤC LỤC
LÝ LỊCH KHOA HỌC ........................................................................................................................ i
LỜI CAM ĐOAN ............................................................................................................................... ii
LỜI CẢM ƠN .................................................................................................................................... iii
TÓM TẮT .......................................................................................................................................... iv
DANH SÁCH CÁC CHỮ VIẾT TẮT ............................................................................................... ix
DANH SÁCH CÁC BẢNG ............................................................................................................... xi
DANH SÁCH CÁC HÌNH .............................................................................................................. xiii
Chương 1 ............................................................................................................................................. 1
TỔNG QUAN ..................................................................................................................................... 1
1.1 Đặt vấn đề ................................................................................................................................. 1
1.2 Các nghiên cứu.......................................................................................................................... 2
1.3 Mục tiêu nghiên cứu.................................................................................................................. 8
1.4 Phương pháp nghiên cứu........................................................................................................... 8
1.5 Phạm vi nghiên cứu................................................................................................................... 8
1.6 Điểm mới đề tài ......................................................................................................................... 8
1.7 Giá trị thực tiễn ......................................................................................................................... 8
1.8 Bố cục ....................................................................................................................................... 9
CHƯƠNG 2 ...................................................................................................................................... 11
CƠ SỞ LÝ THUYẾT ........................................................................................................................ 11

2.1 Tối ưu nguồn phát và vận hành kinh tế ................................................................................... 11
2.1.1 Phân bố tối ưu và trao đổi công suất kinh tế .................................................................... 11
2.1.2 Trao đổi công suất kinh tế ................................................................................................ 11
2.2 Yêu cầu vận hành kinh tế ........................................................................................................ 11
2.2.1 Chất lượng phục vụ.......................................................................................................... 12
2.2.2 Chi phí sản xuất. .............................................................................................................. 12
2.3 Vai trò vận hành kinh tế ......................................................................................................... 13
2.3.1 Giảm chi phí nhiên liệu trong vận hành .......................................................................... 13
2.3.2 Giảm tổn thất điện năng................................................................................................... 14
2.4 Nhà máy thủy điện [38] [39] [40] [41].................................................................................... 14
2.4.1 Lưu lượng nước hàng năm ............................................................................................... 15

vi


2.4.2 Các đại lượng trung bình .................................................................................................. 16
2.4.3 Điều tiết dòng chảy. ......................................................................................................... 16
2.4.4 Phân loại nhà máy thủy điện ........................................................................................... 23
2.4.5 Mô hình toán học các nhà máy thủy điện........................................................................ 21
2.4.6 Lập kế hoạch cho nhà máy thủy điện. [44] ...................................................................... 23
2.5 Phát điện tối ưu trong nhà máy thủy nhiệt điện. ..................................................................... 24
2.5.1 Vận hành tối ưu máy phát trên thanh cái. ........................................................................ 24
2.5.2 Phối hợp tối ưu tổ máy phát: ............................................................................................ 26
2.6 Phối hợp hệ thống thủy – nhiệt điện [43]. ............................................................................... 27
2.6.1 Giới thiệu. ........................................................................................................................ 27
2.6.2 Tính cần thiết của bài toán phối hợp hệ thống thủy nhiệt điện. ....................................... 28
2.6.3 Ảnh hưởng của nguồn nước. ............................................................................................ 28
2.6.4 Đặc tính hệ thống thủy-nhiệt điện. ................................................................................... 29
2.6.5 Phân loại bài toán phối hợp hệ thống thủy-nhiệt điện ...................................................... 31
2.6.6 Tương quan công suất giữa các nhà máy trong hệ thống. ................................................ 33

Chương 3 ........................................................................................................................................... 35
MÔ HÌNH BÀI TOÁN ĐIỀU ĐỘ NGẮN HẠN .............................................................................. 35
THỦY NHIỆT ĐIỆN ĐA MỤC TIÊU ............................................................................................. 35
3.1 Giới thiệu ................................................................................................................................ 35
3.2 Mô hình toán ........................................................................................................................... 35
3.2.1 Hàm mục tiêu chi phí nhiên liệu ...................................................................................... 35
3.2.2 Hàm mục tiêu phát thải .................................................................................................... 36
3.2.3 Hàm mục tiêu kết hợp chi phí kinh tế và chi phí phát thải ............................................... 36
3.2.4 Ràng buộc trong bài toán ................................................................................................. 37
Chương 4 ........................................................................................................................................... 41
PHƯƠNG PHÁP CUCKOO SEARCH CẢI TIẾN .......................................................................... 41
4.1 Hành vi sinh sản của chim Cuckoo ......................................................................................... 41
4.2 Lévy flights ............................................................................................................................. 41
4.3 Thuật toán Cuckoo Search ...................................................................................................... 42
4.4 Modified Cuckoo Search......................................................................................................... 44
CHƯƠNG 5 ...................................................................................................................................... 46
ÁP DỤNG MCSA GIẢI BÀI TOÁN ĐIỀU ĐỘ ĐA MỤC TIÊU THỦY NHIỆT ĐIỆN NGẮN
HẠN .................................................................................................................................................. 46
5.1 Giới thiệu ................................................................................................................................ 46

vii


5.2 Mô hình toán ........................................................................................................................... 47
5.2.1 Điều độ kinh tế (Economic dispatch) ............................................................................... 47
5.2.2 Điều độ phát thải (Emission dispatch) ............................................................................. 47
5.2.3 Kết hợp điều độ kinh tế và điều độ phát thải.................................................................... 48
5.3 Ràng buộc trong bài toán: ....................................................................................................... 48
5.3.1 Ràng buộc cân bằng nhu cầu tải:...................................................................................... 48
5.3.2 Lượng nước liên tục: ........................................................................................................ 49

5.3.3 Hồ chứa lúc đầu và lúc cuối ............................................................................................. 49
5.3.4 Giới hạn của hồ chứa ....................................................................................................... 50
5.3.5 Định mức lượng nước xả.................................................................................................. 50
5.3.6 Giới hạn vận hành máy phát điện..................................................................................... 50
5.4 Bài toán ST – CHTS cho thuật toán đa mục tiêu cuckoo search............................................. 51
5.4.1 Thuật toán đa mục tiêu cuckoo search ............................................................................. 51
5.4.2 Tính toán công suất ngõ ra cho nhà máy nhiệt điện ......................................................... 52
5.4.3 Thực hiện thuật toán đa mục tiêu cuckoo search ............................................................. 52
5.5 Kết quả bài toán ST – CHTS cho thuật toán đa mục tiêu cuckoo search ................................ 58
5.5.1 Mô tả bài toán................................................................................................................... 58
5.5.2 Các thông số ban đầu của bài toán ................................................................................... 59
5.5.3 Kết quả mô phỏng ............................................................................................................ 61
5.6 Kết luận ................................................................................................................................... 77
Chương 6 ........................................................................................................................................... 79
KẾT LUẬN ....................................................................................................................................... 79
6.1 Kết luận ................................................................................................................................... 79
6.2 Hướng phát triển đề tài............................................................................................................ 79
TÀI LIỆU THAM KHẢO................................................................................................................. 80

viii


DANH SÁCH CÁC CHỮ VIẾT TẮT
OSTHTGC

Optimal short-term hydrothermal generation cooperation

AIS

Artificial immune system

CSA

Cuckoo Search algorithm

DE

Differential evolution

DP

Dynamic Propramming

ECM

Effecttive Conventional method

ED

Economic dispatch

EP

Evolutionary programming

GA

Genetic algorithm

HNN

Hopfield neural network

HTS

Hydro Thermal scheduling

IMCS-CS

Improve Modified Cuckoo Search with Chaotic Sequence

LR

Lagrange relaxation

MCSA

Modified Cuckoo Search algorithm

MIP

Mixed integer programming

PV

Photovoltaics

PSO

Particle Swarm Optimization

HDE – SQP

Hybrid differential evolution and sequential quadratic
programming

TLBO

Teaching learning based optimization

ACABC

adaptive chaotic artificial bee colony

asi, bsi, csi, dsi, esi: cost coefficients of ith thermal unit
αsi, βsi, γsi, ηsi, δsi: emission coefficients of ith thermal unit
C1j, C2j, C3j, C4j, C5j, C6j: power generation coefficients of jth hydro unit
PDm: load demand at time m

ix


PLm: total transmission line losses at time m
Psim: output power of ith thermal unit at time m
Psimin ; Psimax : lower and upper generation limits for ith thermal unit

Phjm: output power of jth hydro unit at time m
Phjmin ; Phjmax : lower and upper generation limits for jth hydro unit

Qhjm: water discharge rate of jth reservoir at time m

Qhjmin ; Qhjmax : minimum and maximum water discharge rate of jth reservoir

Ruj: number of upstream units directly above jth hydro plant
tlj: water transport delay from reservoir l to j
Vhjm: storage volume of jth reservoir at time m
Vhjmin ; Vhjmax : minimum and maximum storage volume of jth reservoir

Ns: number of thermal generating units
Nh: number of hydro generating units

x


DANH SÁCH CÁC BẢNG
Bảng 5. 1: Giá trị thời gian hoãn dòng nước chảy của các hồ chứa [8] ............................................ 60
Bảng 5. 2: Giá trị nhu cầu phụ tải [8]:............................................................................................... 61
Bảng 5. 3 : Hệ số phát điện của tổ máy thủy điện (x104m3) [8] ........................................................ 61
Bảng 5. 4: Giá trị dòng chảy của hồ nước (x104m3) [8] .................................................................... 61
Bảng 5. 5: Giới hạn sức chứa lưu trữ của hồ nước, giới hạn lượng xả nước, giới hạn nhà máy phát
và điều kiện hồ chứa nước lúc cuối (x104m3) [8] .............................................................................. 61
Bảng 5. 6: Lượng nước xả Qhj (x104m3) thu được trong điều độ kinh tế sử dụng phương pháp
MCSA ............................................................................................................................................... 68
Bảng 5. 7: Công suất Ph của các nhà máy thủy điện thu được thông qua phương pháp MCSA trong
trường hợp điều độ kinh tế ................................................................................................................ 68
Bảng 5. 8: Công suất Ps nhà máy nhiệt điện thu được thông qua phương pháp MCSA trong trường
hợp điều độ kinh tế ............................................................................................................................ 69
Bảng 5. 9: Kết quả mô phỏng MCSA điều độ kinh tế với các kết quả phương pháp khác (RCGA và
DE) .................................................................................................................................................... 70
Bảng 5. 10: Lượng nước xả Qhj (x104m3) thu được trong điều độ phát thải sử dụng phương pháp
MCSA ............................................................................................................................................... 71

Bảng 5. 11: Công suất Ph của các nhà máy thủy điện thu được thông qua phương pháp MCSA trong
trường hợp điều độ phát thải ............................................................................................................. 71
Bảng 5. 12: Công suất Ps nhà máy nhiệt điện thu được thông qua phương pháp MCSA trong trường
hợp điều độ phát thải ......................................................................................................................... 72
Bảng 5. 13: Kết quả mô phỏng MCSA với điều độ phát thải so với các phương pháp khác (RCGA
và DE) ............................................................................................................................................... 73
Bảng 5. 14: Lượng nước xả Qhj (x104m3) thu được từ việc kết hợp điều độ kinh tế và điều độ phát
thải sử dụng phương pháp MCSA ..................................................................................................... 74
Bảng 5. 15: Công suất Ph của các nhà máy thủy điện thu được thông qua phương pháp MCSA trong

xi


trường hợp kết hợp điều độ kinh tế – điều độ phát thải .................................................................... 74
Bảng 5. 16: Công suất Ps nhà máy nhiệt điện thu được thông qua phương pháp MCSA trong trường
hợp kết hợp điều độ kinh tế – điều độ phát thải ................................................................................ 75
Bảng 5. 17: Kết quả mô phỏng MCSA với điều độ phát thải so với các phương pháp khác (RCGA
và DE) ............................................................................................................................................... 76
Bảng 5. 18: So sánh các kết quả thu được bởi phương pháp MCSA với phương pháp khác ........... 78

xii


DANH SÁCH CÁC HÌNH
Hình 2. 1: Số liệu thủy văn ............................................................................................................... 15
Hình 2. 2: Đồ thị nước về và công suất phát ..................................................................................... 17
Hình 2. 3: Trị số trung bình công suất, lưu lượng nước, mực nước trong hồ thay đổi các giờ trong
ngày. .................................................................................................................................................. 20
Hình 2. 4 Trị số trung bình công suất, lưu lượng nước, mực nước trong hồ thay đổi các giờ trong
tuần. ................................................................................................................................................... 20

Hình 2. 5: Điều tiết nước trong năm. ............................................................................................... 21
Hình 2. 6: Đường cong lũy tích nhiều năm. ...................................................................................... 22
Hình 2. 7: Các nhà máy thủy điện trên các dòng sông khác nhau..................................................... 20
Hình 2. 8: Các nhà máy thủy điện trên cùng dòng sông. .................................................................. 21
Hình 2. 9: Các nhà máy thủy điện liên hồ......................................................................................... 21
Hình 2. 10: Đường cong nhiên liệu đầu vào-công suất đầu ra .......................................................... 25
Hình 2. 11: Suất tăng nhiên liệu tương ứng với công suất phát của tổ máy có đường cong vào ra .. 26
Hình 2. 12: Lưu lượng nước về và thể tích nước trong hồ ................................................................ 29
Hình 2. 13: Tương quan chi phí nhiên liệu và công suất phát........................................................... 30

Hình 5. 1: Lưu đồ giải thuật MCSA .................................................................................................. 57
Hình 5. 2: Hệ thống nghiên cứu nguồn nước thủy điện [8] .............................................................. 60
Hình 5. 3: Kết quả mô phỏng MCSA điều độ kinh tế ....................................................................... 70
Hình 5. 4: Kết quả mô phỏng MCSA điều độ kinh tế với Fitness Funtion....................................... 73
Hình 5. 5: Kết quả mô phỏng MCSA kết hợp điều độ kinh tế và phát thải về lượng khí thải (Total
Cost ($/h)) ......................................................................................................................................... 76

xiii


Chương 1
TỔNG QUAN
1.1 Đặt vấn đề

Như ta đã biết trong hệ thống điện tính liên tục cung cấp điện luôn được đưa lên
hàng đầu, nó ảnh hưởng đến tính kinh tế của một quốc gia hay vùng kinh tế sử dụng
điện. Để có thể đáp ứng đủ nhu cầu năng lượng cho việc phát triển kinh tế thì tăng
trưởng năng lượng điện phải gấp đôi tăng trưởng kinh tế (Việt Nam). Từ đó, vấn đề
được đặt ra với ngành điện là phải đảm bảo điều kiện làm việc cũng như các quy tắc
an toàn về nguồn, đường dây, bảo vệ, phụ tải….v.v. Bên cạnh tính đảm bảo năng

lượng điện thì chi phí phát điện cũng là một bài toán không kém phần quan trọng.
(Nếu có thể cực tiểu chi phí phát điện thì giá thành của điện năng cũng giảm và lợi
nhuận của nhà đầu tư được gia tăng.) Nếu ta cứ tiếp tục xây dựng nguồn cung cấp
để đáp ứng nhu cầu mà không quan tâm đến vấn đề kiểm toán năng lượng cũng như
làm như thế nào để sử dụng tốt các nguồn sẵn có, các nguồn sẵn có này đã được sử
dụng hiệu quả chưa, có thể khắc phục được hay không. Vậy tính kỹ thuật đã đạt
được nhưng trong khi tính kinh tế lại bị bỏ qua với một sai sót lớn.
Ở nước ta, nguồn cung cấp công suất chủ yếu là các nhà máy thủy điện và nhiệt
điện. Miền bắc phụ thuộc khá lớn vào các nhà máy thủy điện trong khi miền nam thì
tỉ lệ nhiệt điện chiếm phần lớn hơn. Cơ bản là đáp ứng đủ nhu cầu phụ tải nhưng vẫn
còn phụ thuộc nhiều vào thời tiết vì nguồn thủy điện chiếm tỷ lệ lớn so với tổng
nguồn cung cấp. Nguồn nước cho thủy điện bị hạn chế vào mùa khô, khi lượng mưa
ít. Còn nhà máy nhiệt điện thì nhiên liệu được xem như là sẵn sàng để tạo ra điện.
Mặc dù hiện nay nhiên liệu cho nhà máy nhiệt điện vẫn còn dồi dào nhưng đây là
nguồn tài nguyên giới hạn và chi phí phát điện cũng cao so với các nguồn khác. Vấn
đề được đặt ra là làm như thế nào để có thể giảm tối thiểu thời gian mất điện vào
mùa khô, vì công suất phát vào mùa khô giảm nhiều từ các nhà máy thủy điện. Vậy
1


lượng nước trong hồ chứa phải được điều tiết một cách thích hợp nhằm đảm bảo an
ninh năng lượng trong mùa khô và không phát quá nhiều công suất trong khi có thời
gian lại ngừng hoạt động. Trong khi đó, nhiêm vụ còn lại là việc phát điện của các
nhà máy nhiệt điện hay các tổ máy trong nhà máy nhiệt điện như thế nào là tối ưu, là
cực tiểu chi phí phát có thể. Hệ thống thủy-nhiệt điện được nghiên cứu trong đề tài
này nhằm cực tiểu chi phí phát điện của hệ thống thủy-nhiệt điện.
Từ tính cần thiết này, bài toán “Điều độ đa mục tiêu thủy nhiệt điện ngắn hạn
sử dụng Cuckoo search cải tiến” được đặt ra và ứng dụng các thuật toán để tìm lời
giải phân bố công suất tối ưu giữa các nhà máy. Trong nghiên cứu của đề tài sẽ xét
bài toán phối hợp trong thời gian ngắn với giả sử là các hồ thủy điện lớn có chiều

cao cột nước không thay đổi trong ngày.
1.2 Các nghiên cứu

Bài toán tối ưu phối hợp thủy nhiệt điện ngắn hạn (Optimal short-term
hydrothermal generation cooperation) (OSTHTGC) có thể được phân thành hai
trường hợp bài toán khác nhau, đó là bài toán lịch trình thỷ nhiệt điện ngắn hạn với
cố định đầu vào và bài toán thay đổi đầu vào với bài toán thứ nhất với nước đầu vào
của hồ chứa là một hằng số và bài toán thứ hai là nước đầu vào của hồ chứa thì thay
đổi được. Nước trong hồ chứa cố định khi lượng nước trong hồ chứa theo lịch trình
là không đổi. Giả sử điều này là đúng thì nhà máy thủy nhiệt điện sẽ có hồ chứa lớn
và sự khác biệt giữa dòng chảy và lượng nước xả của turbin là rất thấp. Ngược lại,
nước đầu vào hồ chứa nước được xem như là một biến thay đổi thì hồ chứa nước
của nhà máy thủy nhiệt điện có dung lượng nhỏ dẫn đến sự thay đổi về khối lượng
nước trong hoạch định đã đề ra hoặc khác nhau giữa dòng chảy và lượng nước xả
lớn đủ để nước đầu vào có thể tối ưu trong hoạch định. Giá trị nước đầu vào thay đổi
lịch trình ngắn hạn thì phức tạp hơn so với giá trị nước đầu vào cố định bởi vì lượng
nước của hệ thống đại diện cho chức năng phức tạp và khó khăn hơn với các ràng

2


buộc thủy lực trong bài báo [1]. Hơn nữa, trong bài báo có đề cập đến các nhà máy
thủy điện có lien quan với nhau từ lượng xả của hồ chứa ở trên chảy xuống hồ chứa
ở dưới. Chúng được gọi là nguồn nước đa tầng.
Nhiều thuật toán đã được ứng dụng thành công cho việc giải quyết vấn đề về lịch
trình thủy nhiệt điện ngắn hạn đa tầng như kỹ thuật phân hủy (decomposition
techniques) và kỹ thuật phối hợp (coordination techniques) [2-3], lập trình tiến hóa
(evolutionary programming) [4-5], thuật toán di truyền (genetic algorithm) (GA) [68], mạng nơron hai giai đoạn (two-phase neural network) (TPNN) [9], tiến hóa khác
biệt (differential evolution) (DE) [10-12], tối ưu bày đàn (Particle Swarm
Optimization) (PSO) [13-18], thuật toán lựa chọn vô tính (clonal selection

algorithm) [19], tiến hóa khác biệt Hybrid và thuật toán lập trình tuần tự bậc hai
(Hybrid differential evolution and sequential quadratic programming) (HDE SQP), thuật toán con ong thích ứng hỗn loạn (adaptive chaotic artificial bee colony)
(ACABC) [21], thuật toán tối ưu dựa trên dạy học (Teaching learning based
optimization) (TLBO) [22].
Trong số các phương pháp, kỹ thuật phân hủy và phối hợp [2-3] là phương pháp
đầu tiên được sử dụng để giải quyết các vấn đề phức tạp trong bài toán tối ưu phối
hợp thủy nhiệt điện ngắn hạn (OSTHTGC). Các phương pháp sử dụng hàm tối ưu
Lagrange và chia các vấn đề lớn thành 2 vấn đề nhỏ, vấn đề nhiệt điện và vấn đề
thủy điện. Một yếu tố lớn khó khan được xét đến tối ưu khoán qua trong nghiên cứu
về nhu cầu phụ tải ngẫu nhiên. Vì vậy, các vấn đề nhỏ ngẫu nhiên hầu hết trước tiên
sẽ được giải quyết việc xác định cố định dữ liệu đầu vào cho cả 2 vấn đề nhỏ. Sau
đó dựa vào hàm Lagrange của vấn đề nhiệt điện được giải quyết với giá trị lamda
mà được sử dụng như là dữ liệu đầu vào trong vấn đề thủy điện. Cuối cùng, giải
pháp cho việc cho lịch trình hệ thống thủy nhiệt điện ngắn hạn ban đầu bao gồm nhà
máy nhiệt điện và thủy điện thu được. Mặc dù, giải pháp rất chính xác và hành vi vi

3


phạm không đáng kể, các phương pháp vẫn phải chịu những hạn chế từ phương
pháp tối ưu Lagrange mà không phải là việc thực hiện trên hệ thống với hàm chi phí
nhiên liệu không lồi của nhà máy nhiệt điện. Hệ thống EP thường (CEP) và một số
phiên bản cải tiến của EP [5] bao gồm EP nhanh (FEP) và cải tiến EP nhanh (IFEP)
đã được phát triển để giải quyết bài toán tối ưu thủy nhiệt điện ngắn hạn
(OSTHTGC). Mục tiêu nonconvex và khu vực cấm của nhà máy thủy điện đã được
xem xét trong [5] trong khi đó phương pháp EP [4] được xem xét chỉ hàm mục tiêu
không lồi. Phương pháp CEP thì có hiệu quả hơn và mạnh mẽ hơn phương pháp mô
phỏng ủ thông qua việc so sánh các kết quả thu được từ hai hệ thống khác nhau.
Không có so sánh giữa phương pháp cải tiến EP với các báo cáo của phương pháp
khác ngoài việc thử nghiệm khả năng của các phương pháp đối với các quy mô lớn

và với các hệ thống thuye nhiệt điện phức tạp. Phương pháp cổ điển đầu tiên GA
(The first classical GA) (CGA) và các phiên bản cải tiến của nó, thuật toán di truyền
mã hóa (real-coded genetic algorithm) (RCGA) được áp dụng để giải quyết bài toán
tối ưu thủy nhiệt điện ngắn hạn (OSTHTGC) tương ứng và được trình bày trong [6]
và [7-8]. Nghiên cứu [6] không nhằm mục đích chứng minh lợi thế của phương pháp
CGA hơn các phương pháp khác nhưng thử nghiệm khả năng của CGA để đối phó
với các hành vi vi phạm của hệ thống đa tầng có 4 nhà máy thủy điện và 1 nhà máy
nhiệt điện với hàm chi phí nhiên liệu bậc hai của nhà máy nhiệt điện và không có
tổn hao trong truyền tải. Đôi khi, phương pháp RCGA đã được kiểm nghiệm trên hệ
thống với quy mô lớn với hệ thống 4 thủy điện đa tầng và 3 nhà máy nhiệt điện với
hàm nhiên liệu không lồi. Chú ý đến thời gian tính toán để đạt đến giải pháp tối ưu,
thì phương pháp GA với độ chính xác tương đối yếu. Trong bài báo [9], phương
pháp dựa trên mạng nơron hai giai đoạn (two-phase neural network based method)
lấy việc lịch trình xả nước của hồ chứa nước như là các trạng thái của tế bào thần
kinh được phát triển để giải quyết vấn đề và so sánh với các tiêu chuẩn của phương
pháp tăng cường Lagrange (augmented Lagrange method) (ALM). Mặc dù, phương

4


pháp TPNN có thể thu được giải pháp tốt hơn phương pháp ALM, các phương pháp
này có các nhược điểm như việc áp dụng cho bài toán không khác biệt.
Phương pháp DE được sửa đổi trong [10] đã được sử dụng một số thay đổi trong
quá trình thực hiện trogn bài toán tối ưu thủy nhiệt điện ngắn hạn (OSTHTGC) để
giải quyết các ràng buộc cân bằng như cân bằng tải, đặc biệt là lượng nước trong hồ
nước trong khoảng thời gian cuối. Phương pháp DE hydric mới trong [11] đã được
phát triển bằng cách kết hợp giữa việc sửa đổi và DE hydric trong đó việc sửa đổi là
để giải quyết ràng buộc cân bằng như trong [10] và DE hydric thì có thể làm giảm
thời gian tính toán. Phương pháp DE hydric được xây dựng trên sự phát triển của 2
hoạt động đó là bao gồm đó là khả năng tăng tốc và chuyển đổi đến vị trí khác là nơi

cải thiện chất lượng mục tiêu được cải tiến, dẫn đến sự hội tụ nhanh và sau đó cho
phép tìm kiếm được khoảng thời gian được cập nhật, dẫn đến giải pháp tối ưu
chung. Các kết quả thu được đã cho thấy rằng phương pháp MHDE có thể thu được
giải pháp tốt hơn và thời gian mô phỏng nhanh hơn so với các phương pháp thong
thường DE, MDE, HDE và một vài phương pháp khác.
Phương pháp tiến hóa khác biệt thích nghi hỗn loạn (adaptive chaotic
differential evolution) (ACDE) trong [12] đã được phát triển bằng cách tích hợp cơ
chế điều khiển năng động thích ứng cho hệ số chéo, được sử dụng để điều khiển việc
tái tổ hợp và hoạt động tìm kiếm khu vực hỗn loạn để tránh sự hội tụ sớm đạt hiệu
quả. So sánh với các phiên bản khác của phương pháp DE, thì phương pháp MHDE
là phiên bản tốt nhất thu được giải pháp chất lượng cao và trải qua nhiều thời gian
tính toán.
Phương pháp PSO (Particle Swarm Optimization) thông thường đã được áp dụng
để giải quyết trong hệ thống thủy nhiệt điện với quy mô lớn gồm có 4 nhà máy thủy
điện và 3 nhà máy nhiệt điện được xem xét đến hàm chi phí nhiên liệu không lồi
[14]. Hệ thống này đã được sử dụng để thử nghiệm mô phỏng ủ thông thường

5


(simulated annealing) và phương pháp thông thường EP (conventional EP) để đánh
giá hiệu suất của phương pháp PSO qua việc so sánh các kết quả thu được. Chắc
rằng, phương pháp PSO làm tốt hơn 2 phương pháp kia. Một số phiên bản cải tiến
của PSO bằng cách kết hợp các yếu tố khác nhau như trọng lượng quán tính và yếu
tố co, và đạt được hạt tốt nhất trong một số hạt và trong toàn bộ hạt. Kết quả đạt
được là các phiên bản với trọng lượng quán tính và hạt tốt nhất trong một nhóm nhỏ
là tốt nhất. Mặt dù có nhiều ưu điểm, phiên bản của PSO vẫn không thể có giải pháp
tốt hơn các phiên bản cải tiến của DE.
Thuật toán lựa chọn vô tính (Clonal selection algorithm) [19] là một thành viên
trong phương pháp dựa trên tính toán tiến hóa với giá trị hội tụ cao và có giải pháp

chất lượng cao, đã được sử dụng để giải quyết hệ thống thủy nhiệt điện với cố định
giá trị đầu vào và thay đổi giá trị đầu vào. Nghiên cứu này đã chứng minh cho thấy
phương pháp này có thể thành công có thể giải quyết được hệ thống lớn với thời
gian mô phỏng ngắn. Phương pháp hydric dựa trên dựa trên sự kết hợp của một
thuật toán heuristic (tự nghiên cứu – khám phá- tìm tòi), thuật toán tiến hóa khác
biệt (differential evolution) và thuật toán xác định (deterministic algorithm), trình tự
lập trình bậc hai (sequential quadratic programming) (HDE–SQP) đã được áp dụng
cho lịch trình hệ thống thủy nhiệt điện và đã trình bày trong [20]. Trong phương
pháp này, phương pháp DE đóng vai trò trong việc tìm kiếm giải pháp trong khi đó
phương pháp SQP (sequential quadratic programming) cho phép quá trình tìm kiếm
đóng lại để giải pháp tối ưu chung hoặc gần với tối ưu. Một vài nghiên cứu đã được
thực hiện để kiểm tra tính hiệu quả của phương pháp xem xét các hàm mục tieu
không lồi và khoảng cấm của nhà máy thủy điện.
Thuật toán con ong thích ứng hỗn loạn (adaptive chaotic artificial bee colony)
(ACABC) trong [21] đã được thực hiện cho việc nghiên cứu các giải pháp bài toán
lịch trình thủy nhiệt điện ngắn hạn đã được xem xét các ràng buộc không tuyến tính

6


và mục tiêu không tuyến tính (phi tuyến). Phương pháp này có thể tránh được sự hội
tụ sớm và tối ưu khu vực để tìm kiếm hỗn loạn và cơ chế phối hợp thích ứng. Một
tối ưu hóa dựa trên việc giảng dạy (teaching learning based optimization) (TLBO)
[20] đã được áp dụng cho bài toán hàm chi phí nhiên liệu không lồi và khu vực cấm.
Phương pháp TLBO chủ yếu dựa vào việc giảng dạy và học tập các giai đoạn, và
không cần bất kỳ thuật toán xác định các thông số điều khiển.
Lấy cảm hứng từ hành vi sinh sản của loài chim cúc cu. Yang và Deb đã phát
triển thuật toán lấy cảm hứng từ chim cúc cu từ thuật toán CBIA (Cuckoo birdinspired algorithm) có rất nhiều ưu điểm vượt trội hơn phương pháp PSO và phương
pháp GA cho các chức năng tiêu chuẩn về chất lượng giải pháp tốt hơn, tỷ lệ thành
công và một vài thông số điều khiển [23]. Phương pháp CBIA là một trong những

thuật toán meta-heuristic hiện đại, đã thu được nhiều sự chú ý trong một số lĩnh vực
tối ưu hóa hệ thống trong những năm qua. Phương pháp CBIA đã được mở rộng và
áp dụng thành công với các vấn đề tối ưu hóa kỹ thuật khác nhau như điều độ tải
kinh tế [24], lịch trình thủy nhiệt điện [25-26] và cấu trúc mạng phân phối [27]. Bài
báo này áp dụng phương pháp CBIA để giải quyết lịch trình thủy nhiệt điện ngắn
hạn đa tầng với hàm chi phí nhiên liệu không lồi của nhà máy nhiệt điện và hệ
thống nguồn nướcđa tầng. Các kết quả về tổng chi phí và thời gian mô phỏng thu
được thông qua việc kiểm nghiệm phương pháp CBIA được đề xuất qua 4 hệ thống
thì đã được phân tích và so sánh với các báo cáo về phương pháp khác có sẵn trong
bài báo. Sự so sánh này đã chỉ ra được việc đề xuất phương pháp CBIA là một
phương pháp rất mạnh mẽ trong việc giải quyết bài toán lịch trình thủy nhiệt điện
ngắn hạn đa tầng.
Từ đó, đề tài này đề xuất phương pháp xác định công suất phát làm giờ khởi
động dựa vào đồ thị với cùng thuật toán với [25]. Kết quả phân tích cho thấy việc
xác định lưu lượng nước xả ban đầu làm giảm nhỏ số vòng lặp, thời gian tính toán

7


trong khi tất cả các ràng buộc đều thỏa như phương pháp ở [25]. Ngoài ra, việc xác
định công suất còn có ý nghĩa vô cùng quan trọng cho bài toán với hệ thông lớn có
nhiều nhà máy thủy điện và nhiệt điện. Dựa vào công suất dự đoán, hệ số hiệu quả
sử dụng nước của từng nhà máy thủy điện được tìm ra. Từ đó, việc giải bài toán
phức tạp được đơn giản hơn và luôn hội tụ đến kết quả cuối cùng.
1.3 Mục tiêu nghiên cứu
-

Cực tiểu hàm chi phí điều độ kinh tế hệ thống thủy nhiệt điện.

-

Cực tiểu hàm chi phí điều độ phát thải hệ thống thủy nhiệt điện.

-

Cực tiểu hàm chi phí kết hợp điều độ kinh tế – phát thải trong hệ thống thủy

nhiệt điện
1.4 Phương pháp nghiên cứu
-

Giải tích và mô phỏng toán học trên cơ sở hàm mục tiêu là cực tiểu chi phí

phát điện với áp dụng thuật toán Cuckoo Search cải tiến.
1.5 Phạm vi nghiên cứu
-

Ứng dụng trong hệ thống nhà máy thủy điện và nhà máy nhiệt điện, không có

các nhà máy khác.
-

Phối hợp thủy nhiệt điện chỉ trong thời gian ngắn hạn (1 ngày đêm).

1.6 Điểm mới đề tài

-

Xây dựng mối quan hệ giữa các hệ số của nhà máy thủy – nhiệt điện với

nhau. Từ đó, giải bài toán đa nhà máy thủy – nhiệt điện ngắn hạn một cách dễ dàng.
1.7 Giá trị thực tiễn
Nghiên cứu phương thức vận hành các nhà máy thủy nhiệt điện trong hệ thống
nhằm đáp ứng nhu cầu phụ tải và có thể cực tiểu chi phí phát điện. Điều này có ý
nghĩa to lớn cho nguồn năng lượng điện hiện nay khi mà nguồn tài nguyên khoáng
sản đang ngày càng cạn kiệt và nguồn nước trên thượng nguồn chảy về giảm dần
theo thời gian. Chính những điều này, đề tài “Điều độ đa mục tiêu thủy nhiệt điện

8