Áp dụng phương pháp gsa cải tiến để giải bài toán điều độ kinh tế

i

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HCM
TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

NGUYỄN BÁ HÀ

ÁP DỤNG PHƢƠNG PHÁP GSA CẢI TIẾN ĐỂ GIẢI BÀI
TOÁN ĐIỀU ĐỘ KINH TẾ

Chuyên ngành: Thiết bị, mạng và nhà máy điện
Mã số: 60.52.50

LUẬN VĂN THẠC SĨ

TP. HỒ CHÍ MINH, tháng 06 năm 2013


ii

Cơng trình đƣợc hồn thành tại: Trƣờng Đại học Bách Khoa – ĐHQG TP.HCM
Cán bộ hƣớng dẫn khoa học : TS. VÕ NGỌC ĐIỀU
(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ ký)
Cán bộ chấm nhận xét 1 : .......................................................................................
.................................................................................................................................
(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ ký)
Cán bộ chấm nhận xét 2 : ........................................................................................
..................................................................................................................................
(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ ký)
Luận văn thạc sĩ đƣợc bảo vệ tại Trƣờng Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp.HCM
ngày . . . . . tháng . . . . năm . . . . .

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)
1. ..............................................................................................................................
2. ..............................................................................................................................
3. ..............................................................................................................................
4. ..............................................................................................................................
5. ..............................................................................................................................
Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV và Bộ môn quản lý chuyên ngành sau
khi luận văn đã đƣợc sửa chữa (nếu có).
CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG

TRƢỞNG KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ


iii

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM
TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc lập - Tự do - Hạnh phúc

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ
Họ tên học viên:

NGUYỄN BÁ HÀ

MSHV: 11180105

Ngày, tháng, năm sinh:

20/10/1987
Chuyên ngành: Thiết bị, mạng và nhà máy điện

Nơi sinh: Hà Tĩnh
Mã số: 60.52.50

I. TÊN ĐỀ TÀI:

ÁP DỤNG PHƢƠNG PHÁP GSA CẢI TIẾN ĐỂ GIẢI BÀI
TOÁN ĐIỀU ĐỘ KINH TẾ
II. NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG:
- Nghiên cứu bài toán điều độ kinh tế
- Nghiên cứu phƣơng pháp GSA, GSA cải tiến
- Áp dụng phƣơng pháp GSA, GSA cải tiến giải bài toán điều độ kinh tế
III. NGÀY GIAO NHIỆM VỤ :
IV. NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 21/06/2013
V. CÁN BỘ HƢỚNG DẪN : TS. VÕ NGỌC ĐIỀU
Tp. HCM, ngày . . . . tháng .. . . năm 20....

CÁN BỘ HƢỚNG DẪN

CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO

(Họ tên và chữ ký)

(Họ tên và chữ ký)

TS.VÕ NGỌC ĐIỀU

TS.VÕ NGỌC ĐIỀU

TRƢỞNG KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ

(Họ tên và chữ ký)


iv

LỜI CẢM ƠN
Lời đầu tiên, tôi xin chân thành cảm ơn thầy TS. Võ Ngọc Điều đã dành
nhiều thời gian hƣớng dẫn tơi chu đáo, tận tình cũng nhƣ ln động viên tơi trong
suốt q trình thực hiện luận văn.
Tơi cũng xin chân thành cám ơn đến tất cả quý thầy, cô đã giảng dạy, trang
bị những kiến thức rất bổ ích và q báu trong suốt q trình học tập tại trƣờng.
Cảm ơn gia đình đã ln bên cạnh để tôi yên tâm học tập, công tác.
Xin cảm ơn các đồng nghiệp ở công ty Trung tâm Điều độ Hệ thống điện
Miền Nam đã ủng hộ, tạo điều kiện để tôi học tập tốt trong suốt thời gian vừa qua.
Xin cảm ơn tất cả bạn bè đã góp ý, động viên và hỗ trợ cho tôi rất nhiều
trong quá trình học tập, cơng tác cũng nhƣ trong suốt thời gian thực hiện luận văn.

Tp. Hồ Chí Minh, tháng 06 năm 2013
Ngƣời thực hiện
NGUYỄN BÁ HÀ


v

TĨM TẮT LUẬN VĂN
Luận văn này trình bày phƣơng pháp GSA, GSA cải tiến và áp dụng để giải
bài toán điều độ kinh tế không lồi các tổ máy nhiệt điện. Các vấn đề đƣợc xem xét

đối với bài toán là: cân bằng cơng suất có hoặc khơng xét đến tổn thất hệ thống
(TL), ràng buộc giới hạn thay đổi công suất (RRL), điểm van công suất (VPE), ràng
buộc về vùng cấm vận hành (POZ) và đặc tính đa nhiên liệu (MF). Luận văn cũng
áp dụng giải thuật GSA, GSA cải tiến để giải bài toán điều độ kinh tế đối với hệ
thống có số tổ máy phát lớn (20, 40, 80 160 tổ ).
Kết quả đạt đƣợc cho thấy giải thuật GSA cải tiến cho kết quả tốt hơn, thời
gian tính tốn nhanh, và độ ổn định cao, phù hợp cho việc giải bài toán điều độ
kinh tế trong thực tế.

THESIS SUMMARY
Practically economic dispatch problem is nonlinear, nonconvex type with
multiple local optimal point due to the inclusion of valve point loading effect,
multiple fuel, prohibited operating zones, rampratelimit... In recent years, various
heuristic optimization methods have been developed and widely used to solve
practical economic dispatch problems.
In this thesis work, GSA and GSA based hybrid method are used to solve
nonconvex ED dispatch of diffirential characteristics.
These algorithms have been tested on standard test systems and the results
obtained from the GSA based hybrid method offer significant improvement in the
generation cost, CPU time, robustness. In solving large-scale economic dispatch
problems, the proposed GSA also show its effictiveness.


vi

LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan Luận văn là công trình nghiên cứu của riêng tơi. Các kết quả nêu
trong Luận văn chƣa đƣợc công bố trong bất kỳ công trình nào khác. Các số liệu, ví
dụ và trích dẫn trong Luận văn đảm bảo tính chính xác, tin cậy và trung thực.
Tôi xin chân thành cảm ơn!

NGƢỜI CAM ĐOAN
Nguyễn Bá Hà


vii

MỤC LỤC
CHƢƠNG 1. GIỚI THIỆU CHUNG ..........................................................................1
1.1

ĐẶT VẤN ĐỀ ...............................................................................................1

1.2

PHẠM VI NGHIÊN CỨU ............................................................................2

1.3

MỤC TIÊU CẦN ĐẠT ĐƢỢC .....................................................................2

1.4

ĐIỂM MỚI CỦA LUẬN VĂN .....................................................................2

1.5

KẾT CẤU LUẬN VĂN ................................................................................2

CHƢƠNG 2. BÀI TOÁN ĐIỀU ĐỘ KINH TẾ .........................................................3

2.1

GIỚI THIỆU ..................................................................................................3

2.2

THÀNH LẬP BÀI TOÁN.............................................................................3

2.2.1

Hàm mục tiêu .............................................................................................3

2.2.2

Các ràng buộc .............................................................................................6

2.3

MỘT SỐ PHƢƠNG PHÁP GIẢI BÀI TOÁN ĐIỀU ĐỘ KINH TẾ ...........8

2.3.1

Giới thiệu ....................................................................................................8

2.3.2

Giải thuật mô phỏng luyện kim (Simulated Annealing) ............................9

2.3.3

Giải thuật lai GA (Genetic Algorithm) ....................................................10

2.3.4

Phƣơng pháp EP (Evolutionary Programming) .......................................11

2.3.5

Phƣơng pháp DE (Differential Evolution) ...............................................11

2.3.6

Particle Swarm Optimization ...................................................................14

CHƢƠNG 3. GIẢI THUẬT GSA VÀ GSA CẢI TIẾN...........................................16
3.1
3.1.1
3.2

GIẢI THUẬT GSA CỔ ĐIỂN ...................................................................16
Ảnh hƣởng của các tham số trong GSA ...................................................25
MỘT SỐ CẢI TIẾN TRONG GIẢI THUẬT GSA ....................................26

3.2.1

Giới thiệu ..................................................................................................26

3.2.2

Một số cải tiến trong giái thuật GSA .......................................................26

CHƢƠNG 4. ÁP DỤNG GIẢI THUẬT GSA VÀ GSA CẢI TIẾN GIẢI BÀI
TOÁN ĐIỀU ĐỘ KINH TẾ .....................................................................................43
4.1 XỬ LÝ GIỚI HẠN CÔNG SUẤT LỚN NHẤT, NHỎ NHẤT CỦA TỔ
MÁY .....................................................................................................................43
4.2

ẢNH HƢỞNG CỦA TỔN THẤT TRUYỀN TẢI......................................44


viii

4.3 XỬ LÝ RÀNG BUỘC GIỚI HẠN THAY ĐỔI CÔNG SUẤT VÀ VÙNG
CẤM VẬN HÀNH ............................................................................................... 45
4.4

GIẢI THUẬT GSA CHO BÀI TOÁN ĐIỀU ĐỘ KINH TẾ .....................47

4.5

GIẢI THUẬT DEGSA CHO BÀI TOÁN ĐIỀU ĐỘ KINH TẾ ................50

CHƢƠNG 5. KẾT QUẢ ...........................................................................................53
5.1

HỆ THỐNG CÁC MÁY PHÁT CÓ XÉT ĐẾN ĐIỂM VAN CÔNG SUẤT
.....................................................................................................................53

5.1.1

Hệ thống gồm 13 máy phát ......................................................................53

5.1.2

Hệ thống gồm 40 máy phát ......................................................................58

5.2 HỆ THỐNG CÁC MÁY PHÁT CÓ VÙNG CẤM VẬN HÀNH , GIỚI
HẠN THAY ĐỔI CÔNG SUẤT VÀ TỔN THẤT HỆ THỐNG ........................64
5.3 HỆ THỐNG CÁC MÁY PHÁT CĨ XÉT ĐẶC TÍNH ĐA NHIÊN LIỆU
(MF) VÀ ĐIỂM VAN CƠNG SUẤT ..................................................................69
5.4

HỆ THỐNG CĨ SỐ LƢỢNG LỚN MÁY PHÁT ......................................73

5.4.1

Hệ thống gồm 20 tổ máy ..........................................................................74

5.4.2

Hệ thống gồm 40 tổ máy ..........................................................................78

5.4.3

Hệ thống gồm 80 tổ máy ..........................................................................83

5.4.4

Hệ thống gồm 160 tổ máy ........................................................................87

CHƢƠNG 6. KẾT LUẬN.........................................................................................94
6.1

TỔNG KẾT ĐỀ TÀI ...................................................................................94

6.2

HƢỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI ................................................................ 95

6.3

LỜI KẾT ......................................................................................................95

TÀI LIỆU THAM KHẢO .........................................................................................96
PHỤ LỤC ..................................................................................................................98


ix

DANH SÁCH CÁC TỪ VIẾT TẮT
DE

Differential Evolution

DEGSA

Differential Evolution Gravitational Search Algorithm

EP

Evolutionary Programming

GA

Genetic Algorithm

GSA

Gravitational Search Algorithm

LCF

Linear cost function

MF

Multiple Fuel

PD

Power Demand

POZ

Prohibited Operating Zone

PSO

Particle Swarm Optimization

PWC

Piecewise cost function

QCF

Quadratic cost function

QP

Quadratic Programming

RRL

Ramp rate limit

SA

Simulated Annealing

SD

Standard Deviation

SQP

Sequential Quadratic Programming

SR

Spinning reserve

TL

Transmission Loss

VPE

Valve-Point Effect


x

DANH SÁCH KÝ HIỆU
ai, bi, ci

Hệ số chi phí nhiên liệu của tổ máy i

ei,fi

Hệ số chi phí nhiên liệu của tổ máy i phản ánh hiệu ứng điểm van
công suất

aij , bij ,cij

Hệ số chi phí của tổ máy i đối với loại nhiên liệu j

eij , fij

Hệ số chi phí nhiên liệu của tổ máy i đối với loại nhiên liệu j phản

ánh hiệu ứng điểm van công suất

fi(Pi)

Chi phí phát điện đối với cơng suất Pi

Bij, Boi,B00

Hệ số tổn thất

URi

Giới hạn tăng công suất của tổ máy i

DRi

Giới hạn giảm công suất của tổ máy i

P0

Công suất tổ máy i thời điểm trƣớc

ai(d)(t)

Gia tốc vật thể i theo chiều d tại thời điểm t

Fi(d)(t)

Lực tác động lên vật thể i theo chiều d tại thời điểm t

vi(d)(t)

Vận tốc vật thể i theo chiều d tại thời điểm t

Xi

Vị trí vật thể i

xi(d)(t)

Vị trí vật thể i theo chiều d tại thời điểm t

Mi(t)

Khối lƣợng vật thể i tại thời điểm t

best(t)

Giá trị hàm mục tiêu của vật thể tốt nhất tại thời điểm t

worst(t)

Giá trị hàm mục tiêu của vật thể xấu nhất tại thời điểm t

Rij

Khoảng cách giữa hai vật thể i và j

G0

Hằng số trọng trƣờng

α

Hệ số suy giảm


xi

DANH SÁCH HÌNH ẢNH
Hình 2.1 Hàm chi phí nhiên liệu của tổ máy có 5 điểm van cơng suất

05

Hình 2.2 Hàm chi phí nhiên liệu của tổ máy sử dụng 3 loại nhiên liệu

06

Hình 2.3 Hàm chi phí nhiên liệu của tổ máy có 2 vùng cấm vận hành

07

Hình 2.4 Sơ đồ lai tạo véc tơ trong giải thuật DE

12

Hình 3.1 Lực và gia tốc tƣơng tác lên vật thể 1 do các vật thể khác sinh ra

19

Hình 3.2 Nguyên lý của giải thuật GSA

21

Hình 3.3 Phân bố các điểm khởi tạo theo quasi-random và uniform random

27

Hình 3.4 Các bƣớc của giải thuật IGSA

29

Hình 3.5 Các bƣớc của giải thuật PSOGSA

37

Hình 3.6 Các bƣớc của giải thuật DEGSA

39

Hình 3.7 Các bƣớc của giải thuật DEGSA đề xuất

41

Hình 5.1 Đặc tính hội tụ của GSA và DEGSA cho bài toán 13 tổ máy có xét điểm
van cơng suất

54

Hình 5.2 Chi phí nhiên liệu phát điện nhỏ nhất của GSA cho 13 máy phát có xét

điểm van cơng suất

55

Hình 5.3 Chi phí nhiên liệu phát điện nhỏ nhất của DEGSA cho 13 máy phát có xét
điểm van cơng suất

55

Hình 5.4 Đặc tính hội tụ của GSA và DEGSA đối với bài toán điều độ kinh tế 40
máy phát có xét điểm van cơng suất

59

Hình 5.5 Chi phí nhiên liệu phát điện nhỏ nhất của GSA cho 40 máy phát có xét
điểm van cơng suất

60

Hình 5.6 Chi phí nhiên liệu phát điện nhỏ nhất của DEGSA cho 40 máy phát có xét
điểm van công suất

60


xii

Hình 5.7 Đặc tính hội tụ của GSA, DEGSA cho bài toán điều độ kinh tế 15 máy
phát xét đến vùng cấm vận hành, giới hạn thay đổi công suất, tổn thất hệ thống

64

Hình 5.8 Chi phí nhiên liệu phát điện nhỏ nhất của GSA cho 15 máy phát xét đến
vùng cấm vận hành, giới hạn thay đổi công suất, tổn thất hệ thống

65

Hình 5.9 Chi phí nhiên liệu phát điện nhỏ nhất của DEGSA cho 15 máy phát xét
đến vùng cấm vận hành, giới hạn thay đổi công suất, tổn thất hệ thống

65

Hình 5.10 Đặc tính hội tụ của GSA và DEGSA cho hệ 10 máy phát có xét đặc tính
đa nhiên liệu và điểm van cơng suất

69

Hình 5.11 Chi phí nhiên liệu phát điện nhỏ nhất của GSA cho 10 máy phát có xét
đặc tính đa nhiên liệu và điểm van cơng suất

70

Hình 5.12 Chi phí nhiên liệu phát điện nhỏ nhất của DEGSA cho 10 máy phát có
xét đặc tính đa nhiên liệu và điểm van cơng suất

70

Hình 5.13 Đặc tính hội tụ của GSA và DEGSA cho hệ 20 máy phát có xét đặc tính
đa nhiên liệu và điểm van cơng suất.

75

Hình 5.14 Chi phí nhiên liệu phát điện nhỏ nhất của GSA cho 20 máy phát có xét
đặc tính đa nhiên liệu và điểm van cơng suất

76

Hình 5.15 Chi phí nhiên liệu phát điện nhỏ nhất của DEGSA cho 20 máy phát có
xét đặc tính đa nhiên liệu và điểm van cơng suất

76

Hình 5.16 Đặc tính hội tụ của GSA và DEGSA cho hệ 40 máy phát có xét đặc tính
đa nhiên liệu và điểm van cơng suất.

79

Hình 5.17 Chi phí nhiên liệu phát điện nhỏ nhất của GSA cho 40 máy phát có xét
đặc tính đa nhiên liệu và điểm van cơng suất

80

Hình 5.18 Chi phí nhiên liệu phát điện nhỏ nhất của DEGSA cho 40 máy phát có
xét đặc tính đa nhiên liệu và điểm van công suất

80


xiii

Hình 5.19 Đặc tính hội tụ của GSA, DEGSA cho hệ 80 máy phát có xét đặc tính đa
nhiên liệu và điểm van cơng suất.

83

Hình 5.20 Chi phí nhiên liệu phát điện nhỏ nhất của GSA cho 80 máy phát có xét
đặc tính đa nhiên liệu và điểm van cơng suất

84

Hình 5.21 Chi phí nhiên liệu phát điện nhỏ nhất của DEGSA cho 80 máy phát có
xét đặc tính đa nhiên liệu và điểm van cơng suất

84

Hình 5.22 Đặc tính hội tụ của GSA, DEGSA cho hệ 160 máy phát có xét đặc tính
đa nhiên liệu và điểm van cơng suất

87

Hình 5.23 Chi phí nhiên liệu phát điện nhỏ nhất của GSA cho 160 máy phát có xét
đặc tính đa nhiên liệu và điểm van cơng suất

88

Hình 5.24 Chi phí nhiên liệu phát điện nhỏ nhất của DEGSA cho 160 máy phát có
xét đặc tính đa nhiên liệu và điểm van công suất

88

xiv

DANH SÁCH CÁC BẢNG
Bảng 5.1 Kết quả của GSA cho hệ 13 máy phát có xét điểm van cơng suất của hàm
chi phí nhiên liệu

56

Bảng 5.2 Kết quả của DEGSA cho hệ 13 máy phát có xét điểm van cơng suất của
hàm chi phí nhiên liệu

57

Bảng 5.3 So sánh GSA, DEGSA đối với các phƣơng pháp khác đối với hệ 13 máy
phát có xét đến điểm van cơng suất.

58

Bảng 5.4 Kết quả của GSA cho hệ 40 máy phát có xét điểm van cơng suất của hàm
chi phí nhiên liệu Itermax=1000

59

Bảng 5.5 Kết quả của GSA cho hệ 40 máy phát có xét điểm van cơng suất của hàm
chi phí nhiên liệu Itermax=10,000

61

Bảng 5.6 Kết quả của DEGSA cho hệ 40 máy phát có xét điểm van cơng suất của

hàm chi phí nhiên liệu với Itermax=1000 lần.

62

Bảng 5.7 So sánh GSA và DEGSA cho hệ 40 máy phát có xét điểm van cơng suất
của hàm chi phí nhiên liệu .

63

Bảng 5.8 Kết quả của GSA cho hệ 15 máy phát có xét vùng cấm vận hành, giới hạn
thay đổi cơng suất và tổn thất hệ thống .

66

Bảng 5.9 Kết quả của DEGSA cho hệ 15 máy phát có xét vùng cấm vận hành, giới
hạn thay đổi công suất và tổn thất hệ thống .

67

Bảng 5.10 So sánh GSA và DEGSA với các phƣơng pháp khác cho hệ 15 máy phát
có xét vùng cấm vận hành, giới hạn thay đổi công suất và tổn thất hệ thống .

68

Bảng 5.11 Kết quả của GSA cho hệ 10 máy phát có xét đặc tính đa nhiên liệu và
điểm van cơng suất.

71

Bảng 5.12 Kết quả của DEGSA cho hệ 10 máy phát có xét đặc tính đa nhiên liệu và

điểm van cơng suất.

72

Bảng 5.13 So sánh kết quả của GSA, DEGSA với các phƣơng pháp khác cho hệ 10
máy phát có xét đặc tính đa nhiên liệu và điểm van công suất.

73


xv

Bảng 5.14 Kết quả của GSA cho hệ 20 máy phát có xét đặc tính đa nhiên liệu và
điểm van công suất.

77

Bảng 5.15 Kết quả của DEGSA cho hệ 20 máy phát có xét đặc tính đa nhiên liệu và
điểm van công suất.

78

Bảng 5.16 Kết quả của GSA cho hệ 40 máy phát có xét đặc tính đa nhiên liệu và
điểm van công suất.

81

Bảng 5.17 Kết quả của DEGSA cho hệ 40 máy phát có xét đặc tính đa nhiên liệu và
điểm van công suất.

82

Bảng 5.18 Kết quả của GSA cho hệ 80 máy phát có xét đặc tính đa nhiên liệu và
điểm van công suất.

85

Bảng 5.19 Kết quả của DEGSA cho hệ 80 máy phát có xét đặc tính đa nhiên liệu và
điểm van công suất.

86

Bảng 5.20 Kết quả của GSA cho hệ 160 máy phát có xét đặc tính đa nhiên liệu và
điểm van cơng suất.

89

Bảng 5.21 Kết quả của DEGSA cho hệ 160 máy phát có xét đặc tính đa nhiên liệu
và điểm van cơng suất.

91

Bảng 5.22 So sánh kết quả của GSA, DEGSA với các phƣơng pháp khác đối với hệ
kích cỡ lớn có xét đặc tính đa nhiên liệu và điểm van cơng suất.

93


1

CHƢƠNG 1. GIỚI THIỆU CHUNG
1.1 ĐẶT VẤN ĐỀ
Vận hành hệ thống điện thỏa mãn các ràng buộc kỹ thuật với chi phí thấp nhất
ln là mục tiêu quan trọng của cơng nghiệp điện lực. Trong các chi phí vận hành
thì chi phí phát điện trong các nhà máy sử dụng nhiên liệu hóa thạch là rất cao nên
vấn đề tiết kiệm đƣợc chi phí nhiên liệu phát điện là rất quan trọng.
Bài toán điều độ kinh tế các nhà máy nhiệt điện thực hiện việc phân bổ công
suất phát đối với từng tổ máy trong hệ thống để đáp ứng tải một cách kinh tế nhất
mà không vi phạm bất kỳ ràng buộc nào của hệ thống cũng nhƣ từng máy giúp giải
quyết vấn đề này. Để giải bài toán này thông thƣờng giả định tất cả các máy phát ra
công suất lớn hơn Pmin và nhỏ hơn Pmax và hàm chi phí nhiên liệu trơn, liên tục trong
khoảng [Pmin, Pmax] có dạng hàm bậc 2 của cơng suất ra. Tuy nhiên, việc bỏ qua các
ràng buộc nhƣ vùng cấm vận hành, giới hạn ramprate của tổ máy hay ảnh hƣởng
của điểm van cơng suất đến hàm chi phí phát điện… tuy giúp cho giải bài toán điều
độ kinh tế dễ dàng nhƣng nhƣ vậy là thiếu thực tế. Do đó, bài tốn điều điều độ kinh
tế trong thực tế là một bài toán tối ƣu phi tuyến nặng, phức tạp, có nhiều ràng buộc
và thƣờng khơng thể đƣợc giải bằng phƣơng pháp tối ƣu truyền thống mà thƣờng
phải dùng các giải thuật tối ƣu tìm kiếm ngẫu nhiên.
Trong các giải thuật tối ƣu tìm kiếm ngẫu nhiên dựa vào tập hợp thì giải thuật
GSA lấy cảm hứng từ lực trọng trƣờng và tƣơng tác giữa các vật thể có khối lƣợng.
Giải thuật GSA lần đầu tiên đƣợc E.Rashedi công bố vào năm 2009 từ đó đến nay
đã có nhiều cải tiến và ứng dụng trong nhiều lĩnh vực nhƣ điện, cơ khí , viễn
thơng…
Luận văn này nghiên cứu ứng dụng của GSA cổ điển và GSA cải tiến để giải
bài toán vận hành kinh tế các nhà máy nhiệt điện có hàm chi phí nhiên liệu khơng
lồi, khơng liên tục.


2

1.2 PHẠM VI NGHIÊN CỨU
Bài toán điều độ kinh tế không lồi đƣợc xem xét trong luận văn bao gồm:
+ Hệ thống có 13, 40 máy phát nhiệt điện với hàm chi phí nhiên liệu có xét
đến điểm van cơng suất.
+ Hệ thống 15 máy phát với vùng cấm vận hành và giới hạn thay đổi công suất
và tổn thất cơng suất trên lƣới.
+ Hệ thống có 10 máy phát với đặc tính đa nhiên liệu và điểm van cơng suất.
+ Hệ thống lớn gồm 20, 40, 80, 160 máy phát đƣợc xây dựng trên trƣờng hợp
cơ bản 10 máy phát với đặc tính đa nhiên liệu và điểm van cơng suất.

1.3 MỤC TIÊU CẦN ĐẠT ĐƢỢC
Áp dụng thuật tốn GSA và GSA cải tiến để giải bài toán điều độ kinh tế với
hàm chi phí nhiên liệu khơng liên tục, khơng lồi.

1.4 ĐIỂM MỚI CỦA LUẬN VĂN
Hiện chƣa có luận văn, nghiên cứu nào trong nƣớc về thuật toán GSA và GSA
cải tiến để giải bài toán điều độ kinh tế.

1.5 KẾT CẤU LUẬN VĂN
Chƣơng 1. Giới thiệu chung
Chƣơng 2. Bài toán điều độ kinh tế
Chƣơng 3. Giới thiệu về giải thuật GSA và GSA cải tiến
Chƣơng 4. Áp dụng giải thuật GSA và GSA cải tiến để giải bài toán điều độ kinh tế.
Chƣơng 5. Kết quả
Chƣơng 6. Kết luận.


3

CHƢƠNG 2. BÀI TOÁN ĐIỀU ĐỘ KINH TẾ

2.1 GIỚI THIỆU
Phân bổ tối ƣu mức công suất phát của các tổ máy đang làm việc là một
trong những bài toán quan trọng nhất của vận hành hệ thống điện.
Bài toán điều độ kinh tế (ED) đƣợc định nghĩa là xác định công suất ra của
các tổ máy để tối thiểu chi phí phát điện của các máy phát nhƣng thỏa mãn những
ràng buộc kỹ thuật của tồn hệ thống.
Thơng thƣờng trong các phƣơng pháp truyền thống hàm mục tiêu của bài
toán có thể đƣợc xấp xỉ bằng hàm bậc 2 đơn giản và đƣợc giải bằng các phƣơng
pháp quy hoạch toán học, chẳng hạn nhƣ phƣơng pháp lặp lambda, phƣơng pháp
quy hoạch động, quy hoạch tuyến tính, quy hoạch phi tuyến, kỹ thuật gradient,
phƣơng pháp lagrange… Khi xét đến các đặc tính thực tế của tổ máy thì bài tốn
ED trở thành một bài tốn tối ƣu phức tạp, có nhiều điểm cực trị địa phƣơng, có
nhiều ràng buộc, mà các phƣơng pháp thông thƣờng không giải đƣợc.
Trong những năm gần đây, có nhiều cách tiếp cận để giải bài tốn ED bằng
phƣơng pháp heuristic.

2.2 THÀNH LẬP BÀI TỐN
Bài tốn điều độ kinh tế nói chung về bản chất là một bài tốn tối ƣu có ràng
buộc với hàm mục tiêu và các ràng buộc.

2.2.1 Hàm mục tiêu
Mục tiêu của việc điều độ kinh tế trong các bài toán xét là tối thiểu chi phí
nhiên liệu phát điện hoặc chi phí vận hành của tất cả các tổ máy thỏa mãn các ràng
buộc của hệ thống. Giả sử có N tổ máy cần phân bổ cơng suất thì tổng chi phí nhiên
liệu FT dùng đề phát điện bằng:
N

FT   Fi (Pi )
i 1

(2.1)


4

a. Hàm chi phí thơng thường
Thành phần quan trọng nhất của chi phí vận hành đối với các nhà máy nhiệt
điện là chi phí phát điện. Chi phí này chiếm tỷ lệ lớn trong chi phí vận hành cịn các
chi phí bảo trị, chi phí nhân cơng chỉ chiếm phần nhỏ. Thơng thƣờng chi phí nhiên
liệu dùng để phát cơng suất Pi của tổ máy i là Fi thƣờng đƣợc biểu diễn bởi hàm bậc
2 nhƣ sau:
Fi (Pi )  a i Pi2  bi Pi  ci

(2.2)

Trong đó: ai, bi, ci là những hệ số chi phí nhiên liệu của tổ máy thứ i.

b. Hàm chi phí khi xét đến ảnh hưởng của điểm van công suất
Trong nhà máy nhiệt điện thƣờng sử dụng các van đóng mở để thay đổi cơng
suất phát, viêc đóng mở các van này giúp để duy trì cân bằng cơng suất tác dụng
nhƣng chính việc này tạo ra ripple trong hàm chi phí (cost function) và làm cho hàm
mục tiêu phi tuyến cao.
Để mơ hình chính xác ảnh hƣởng của việc mở van gây thay đổi đột ngột chi
phí nhiên liệu thì hàm mục tiêu đƣợc cộng thêm vào thành phần sin. Hàm chi phí
nhiên liệu của máy phát thứ i đƣợc cho bởi (2.3):

Fi (Pi )  a i Pi2  bi Pi  ci  ei .sin(fi .(Pmin  Pi ))

(2.3)

Trong đó: ei, fi là những hệ số chi phí nhiên liệu của tổ máy i có xét đến hiệu ứng
của các điểm van.


5

Hình 2.1 Hàm chi phí nhiên liệu của tổ máy có 5 điểm van cơng suất.

c. Hàm chi phí xét đến ảnh hưởng của nhiều loại nhiên liệu
Hàm chi phí tổ máy i gồm k đoạn bậc 2 thể hiện k loại nhiên liệu
 a i1Pi2  bi1Pi  ci1,fuel1, Pimin  Pi  Pi1

2
 a i2 Pi  bi2 Pi  ci2 ,fuel2, Pi1  Pi  Pi2
Fi (Pi )  

max
a ik Pi2  bik Pi  cik ,fuelk, Pikmin
1  Pi  Pi

(2.4)

Trong đó: aik, bik, cik là các hệ số chi phí của nhà máy i khi sử dụng nhiên liệu
k.

d. Hàm chi phí xét đến ảnh hưởng của nhiều loại nhiên liệu và điểm van
công suất
 a i1Pi2  bi1Pi  ci1  ei1.sin(f i1.(Pi1min  Pi1 )) ,fuel1, Pimin  Pi  Pi1

 a i2 Pi2  bi2 Pi  ci2  ei2 .sin(f i2 .(Pi2min  Pi2 )) ,fuel2, Pi1  Pi  Pi2

Fi (Pi )  
(2.5)


2
min
min
max
a ik Pi  bik Pi  cik  eik .sin(f ik .(Pik  Pik )) ,fuelk, Pik 1  Pi  Pi


6

Hình 2.2 Hàm chi phí nhiên liệu của tổ máy sử dụng 3 loại nhiên liệu.

2.2.2

Các ràng buộc

a. Cân bằng công suất tác dụng
Tổng công suất tác dụng phát ra của các tổ máy Pi phải bằng tổng công suất
tiêu thụ của tải trong hệ thống PD cộng với lƣợng tổn thất PL
N

P  P
i 1

i

D

 PL

(2.6)

Tổn thất trên hệ thống có thể tính đƣợc nhờ sử dụng cơng thức tổn thất của Kron:
N

N

N

PL   Pi .Bij.Pj   B0i .Pi  B00
i 1 i 1

(2.7)

i 1

Trong đó: Bij, Bi0, B00 gọi là các hệ số tổn thất.

b. Giới hạn cơng suất thực phát ra
Mỗi tổ máy đều có giới hạn công suất tác dụng nhỏ nhất và lớn nhất có thể
phát ra, vì nó phụ thuộc vào cấu trúc của máy phát .


7

Pimin  Pi  Pimax ,i  1,.., N

(2.8)

c. Vùng cấm vận hành của tổ máy
Máy phát có thể có một vùng nhất định mà vận hành là bị hạn chế do giới
hạn vật lý của các thành phần máy, van hơi, rung trong trục … Xem xét vùng vận
hành cấm này sẽ tạo ra sự không liên tục trong đƣờng cong chi phí và chuyển các
ràng buộc nhƣ bên dƣới:
Pi  Pimin  Pi  Pi,1L
U
L
Pi,k
1  Pi  Pi,k

(2.9)

U
Pi,zi
 Pi  Pimax

L
U
Ở đây: Pi,k , Pi,k là giới hạn dƣới và trên của vùng cấm vận hành thứ k của tổ

máy thứ i, k là chỉ số của vùng cấm vận hành, zi là số vùng cấm vận hành.

Hình 2.3 Hàm chi phí nhiên liệu của tổ máy có 2 vùng cấm vận hành

d. Giới hạn tốc độ thay đổi công suất
Một giả thiết thiếu thực tế khi giải bài tốn ED đó là việc xem việc điều
chỉnh công suất ra của các tổ máy tức thời. Nhƣng trong thực tế các giới hạn tốc độ

8

thay đổi công suất làm hạn chế vận hành tất cả các tổ máy nối lƣới. Sự phát có thể
thể giảm hoặc tăng trong vùng tƣơng ứng sao cho các tổ máy đƣợc ràng buộc do
giới hạn độ dốc nhƣ dƣới:

Pi  Pit 1  UR i
Pit 1  Pi  DR i

(2.10)

Khi Ramp Rate Limits đƣợc xem xét, giới hạn vận hành đƣợc hiệu chỉnh nhƣ sau:
Max(Pimin , Pi0  DR i )  Pi  Min(Pimax , Pi0  UR i )

(2.11)

Điểm vận hành trƣớc của máy phát thứ i là Pi0
DRi và URi là giới hạn độ đốc xuống và dốc lên (MW/h).

2.3 MỘT SỐ PHƢƠNG PHÁP GIẢI BÀI TỐN ĐIỀU ĐỘ KINH TẾ
2.3.1

Giới thiệu
Bài tốn điều độ kinh tế về bản chất là một bài toán tối ƣu nhƣng có một số

đặc điểm riêng của nó. Các nghiên cứu về bài toán này chủ yếu tập trung vào các
giải thuật tối ƣu với các mức độ quan tâm khác nhau. Có thể phân ra 3 nhóm kỹ
thuật tối ƣu nhƣ sau: (1) Kỹ thuật dựa vào quy hoạch tốn học; (2) Phƣơng pháp

dựa vào trí thơng minh nhân tạo; (3) Phƣơng pháp lai;
Nhóm phƣơng pháp thứ nhất dựa vào quy hoạch toán học nhƣ là : phƣơng
pháp lặp lambda, phƣơng pháp gradient, phƣơng pháp lagrange relaxation, quy
hoạch tuyến tính, quy hoạch phi tuyến, phƣơng pháp điểm trong, phƣơng pháp quy
hoạch động có ƣu điểm là sự tối ƣu đƣợc chứng minh bằng toán học trong một số
giải thuật, chúng có thể áp dụng cho bài tốn có kích cỡ lớn, khơng có vấn đề với
các tham số cụ thể cần xác định, hơn nữa là các giải thuật này có thời gian tính tốn
nhanh. Tuy nhiên, những phƣơng pháp này có thể hội tụ ở cực trị địa phƣơng và khá
nhạy cảm với giá trị khởi tạo đầu tiên; ví dụ phƣơng pháp lặp lambda, phƣơng pháp
lambda relaxtion, phƣơng pháp gradient…khi giải bài tốn có hàm chi phí khơng
trơn hoặc khơng lồi thì chúng khơng thể đƣa ra đƣợc giá trị tối ƣu toàn cục; phƣơng


9

pháp quy hoạch tuyến tính thƣờng có hiệu quả tính tốn kém; phƣơng pháp quy
hoạch động có thể giải đƣợc bài tốn điều độ kinh tế có hàm chi phí khơng trơn
nhƣng chúng bị hạn chế bởi kích thƣớc bài tốn và cực trị địa phƣơng.
Nhóm phƣơng pháp thứ 2 dựa vào trí tuệ nhân tạo, chẳng hạn nhƣ mạng nơ
ron nhân tạo, các phƣơng pháp tìm kiếm ngẫu nhiên nhƣ là GA, SA, EP, DE, PSO,
HNN… là khá thành cơng trong việc giải các bài tốn điều độ kinh tế. Mạng nơ ron
nhân tạo chẳng hạn nhƣ HNN tạo ra đƣợc lời giải có chất lƣợng tốt đối với bài tốn
điều độ kinh tế có hàm chi phí trơn. Các phƣơng pháp tối ƣu ngẫu nhiên có thể giải
bài tốn ED mà khơng bị hạn chế bởi hình dạng của hàm chi phí nhiên liệu. Hơn
nữa, những giải thuật này không phụ thuộc vào đạo hàm cấp 1, cấp 2 của hàm mục
tiêu. Tuy nhiên, các kỹ thuật dựa vào trí tuệ nhân tạo có hạn chế là thời gian tính
tốn dài và xác định tham số cụ thể cho bài tốn.
Nhóm phƣơng pháp thứ 3 là phƣơng pháp lai, tức là kết hợp 2 hoặc nhiều kỹ
thuật trƣớc đây để tạo ra đƣợc giải thuật thừa hƣởng các tính chất tốt của các giải
thuật trên. Ví dụ nhƣ là EP-SQP, PSO-SQP, HNN-QP, EP-PSO-SQP, DE-PSO…

Do bài toán điều độ kinh tế trong đƣợc xét trong luận văn là hàm chi phí
khơng lồi do vùng cấm vận hành, các điểm van cơng suất, giới hạn thay đổi cơng
suất (RRL)…nên nhóm phƣơng pháp 1 không phù hợp. Sau đây, tôi sẽ giới thiệu
một số giải thuật ở nhóm phƣơng pháp thứ 2 đã đƣợc nhiều tác giả nghiên cứu dùng
để giải bài toán điều độ kinh tế các tổ máy nhiệt điện.

2.3.2

Giải thuật mô phỏng luyện kim (Simulated Annealing)
SA (Simulated Annealing) là phƣơng pháp đƣợc đề xuất bởi Kirt Patrick,

Gelatt và Vecchi năm 1983. SA lấy ý tƣởng từ việc luyện kim kim loại.
Trong SA, hàm mục tiêu tƣơng ứng với năng lƣợng của kim loại E, và số lần
lặp tƣơng ứng với nhiệt độ của quá trình luyện kim. Nhiệt độ đóng vai trị tham số
điều khiển cho giải thuật tối ƣu. Giải thuật đƣợc khởi tạo ở nhiệt độ cao và ứng viên
nghiệm hiện tại. SA gồm nhiều lần lặp, mỗi lần lặp chứa nhiều trials. Trong mỗi


10

trail một nghiệm đƣợc tạo ra bằng cách thêm thành phần ngẫu nhiên vào nghiệm
hiện tại. Ứng viên nghiệm mới đƣợc chấp nhận nếu năng lƣợng tạo ra ít hơn hiện tại
hoặc nếu lớn hơn thì đƣợc chấp nhận với một xác suất nhất định. Những ứng viên
nghiệm đƣợc chấp nhận sẽ đƣợc dùng để tạo ra những ứng viên nghiệm mới. Trong
lần lặp tiếp theo nhiệt độ đƣợc giảm, và quá trình tạo ra nghiệm tiếp tục đến khi đạt
số lần lăp lớn nhất hoặc khơng có sự cải thiện nào của hàm mục tiêu so với các lần
lặp trƣớc.
SA có khả năng tránh đƣợc cực trị địa phƣơng do đó nó có thể tạo ra nghiệm
tối ƣu tồn cục hoặc nghiệm gần tối ƣu tồn cục mà khơng có giới hạn nào về dạng
cảu hàm mục tiêu ; hơn nữa SA tốn ít bộ nhớ. Tuy nhiên thiết lập tham số điều

khiển cho SA là khó khăn và thời gian tính tốn lâu. Trong [9] Panigrahi đã trình
bày kỹ thuật SA để giải bài tốn ED có xét đến ràng buộc dự phịng quay, điểm van
cơng suất và tổn thất truyền tải.

2.3.3

Giải thuật lai GA (Genetic Algorithm)
GA đƣợc phát triển bởi John Holland và cộng sự ở Đại học Michigan, đƣợc

giới thiệu lần đầu tiên trong cuốn sách của ơng năm 1975. Đây là những cơ chế tìm
kiếm dựa trên cơ chế lai tự nhiên và tiến hóa. GA khởi đầu bằng tập hợp các ứng
viên nghiệm đƣợc chọn ngẫu nhiên trong khơng gian tìm kiếm, sau đó mã hóa
chúng thành chuỗi nhị phân tạo thành nhiễm sắc thể. Mỗi thành viên của tập hợp
đƣợc giải mã rồi mới đƣa vào quá trình đánh giá. Đánh giá là quá trình dựa vào hàm
phù hợp phụ thuộc chủ yếu vào giá trị hàm mục tiêu. Tập hợp khởi tạo ban đầu trải
qua 3 quá trình lai tạo là: lựa chọn, lai ghép và đột biến. Lựa chọn là quá trình chọn
ra các thành viên bố mẹ để tiến hành lai ghép. Lai ghép đƣợc áp dụng với một xác
suất nhất định là sự kết hợp các nhiễm sắc thể của bố mẹ đẻ tạo ra những nhiễm sắc
thể con có những đặc tính từ bố mẹ. Sau khi tập hợp mới đƣợc tạo thành bởi quá
trình lựa chọn và lai ghép thì đột biến đƣợc áp dụng với một xác suất nhỏ. Đột biến
đƣợc sử dụng để tạo ra những thơng tin mới từ tập hợp mà khơng có ở bố mẹ. Quá
trình này đƣợc lặp lại đến khi gặp tiêu chuẩn hội tụ.