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 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 riêng địa liên lạc:66 – Đường – Khu phố – Phường Trường Thọ - Quận Thủ Đức – Tp Hồ Chí Minh Điện thoại quan: Điện thoại riêng: 0904594220 Fax G-mail: duongvantuan041022001@gmail.com II QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO: Đại học: Hệ đào tạo: 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 Nơi công tác Công việc đảm nhiệm Công ty Year 2000 Kỹ sư 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 công trình nghiên cứu Các số liệu, tính toán kết mô nêu luận văn trung thực chưa công bố công trình khác Tp Hồ Chí Minh, tháng 09 năm 2016 Người cam đoan Dương Văn Tuấn ii LỜI CẢM ƠN Kết thành công gắn liền với dạy dỗ Thầy Cô, ủng hộ động viên từ gia đình, giúp đỡ dù hay nhiều, dù trực tiếp hay gián tiếp người khác Trong thời gian từ bắt đầu học đến nay, em nhận nhiều quan tâm, giúp đỡ quý Thầy Cô, gia đình, đồng nghiệp bạn bè Với lòng biết ơn chân thành sâu sắc nhất, em xin gửi đến quý Thầy Cô Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp.HCM, đặc biệt quan tâm giúp đỡ Thầy hướng dẫn PGS.TS Võ Ngọc Điều với tri thức tâm huyết để truyền đạt vốn kiến thức quý báu cho em thực đề tài nghiên cứu Nếu lời hướng dẫn, dạy bảo Thầy em nghĩ đề tài nghiên cứu em khó hoàn thiện Một lần nữa, em xin chân thành cảm ơn Thầy Bước đầu vào tìm hiểu lĩnh vực nghiên cứu khoa học, kiến thức em nhiều hạn chế nhiều bỡ ngỡ Do vậy, không tránh khỏi thiếu sót điều chắn, em mong nhận ý kiến đóng góp quý báu Thầy hướng dẫn quý Thầy Cô bạn học lớp để kiến thức em ngày hoàn thiện TP HCM, tháng năm 2016 Học viên thực DƯƠNG VĂN TUẤN iii TÓM TẮT Luận văn tập trung nghiên cứu 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 chảy xuống nguồn nước phía Phương pháp MCSA sử dụng cho hệ thống bốn nhà máy thủy điện nhà máy nhiệt điện với mục tiêu chi phí kinh tế, chi phí phát thải kết hợp chi phí kinh tế phát thải Kết thu so sánh với phương pháp khác đạt kết tốt mạnh mẽ phương pháp khác Kết nghiên cứu mô phỏng, kiểm chứng 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 TỔNG QUAN 1.1 Đặt vấn đề 1.2 Các nghiên cứu 1.3 Mục tiêu nghiên cứu 1.4 Phương pháp nghiên cứu 1.5 Phạm vi nghiên cứu 1.6 Điểm đề tài 1.7 Giá trị thực tiễn 1.8 Bố cục CHƯƠNG 11 CƠ SỞ LÝ THUYẾT 11 2.1 Tối ưu nguồn phát vận hành kinh tế 11 2.1.1 Phân bố tối ưu 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 vận hành 13 2.3.2 Giảm tổn thất điện 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 nhà máy thủy điện 21 2.4.6 Lập kế hoạch cho nhà máy thủy điện [44] 23 2.5 Phát điện tối ưu nhà máy thủy nhiệt điện 24 2.5.1 Vận hành tối ưu máy phát 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 toán phối hợp hệ thống thủy nhiệt điện 28 2.6.3 Ảnh hưởng nguồn nước 28 2.6.4 Đặc tính hệ thống thủy-nhiệt điện 29 2.6.5 Phân loại toán phối hợp hệ thống thủy-nhiệt điện 31 2.6.6 Tương quan công suất nhà máy hệ thống 33 Chương 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 chi phí phát thải 36 3.2.4 Ràng buộc toán 37 Chương 41 PHƯƠNG PHÁP CUCKOO SEARCH CẢI TIẾN 41 4.1 Hành vi sinh sản chim Cuckoo 41 4.2 Lévy flights 41 4.3 Thuật toán Cuckoo Search 42 4.4 Modified Cuckoo Search 44 CHƯƠNG 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 điều độ phát thải 48 5.3 Ràng buộc 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 lúc cuối 49 5.3.4 Giới hạn 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 cho nhà máy nhiệt điện 52 5.4.3 Thực thuật toán đa mục tiêu cuckoo search 52 5.5 Kết toán ST – CHTS cho thuật toán đa mục tiêu cuckoo search 58 5.5.1 Mô tả toán 58 5.5.2 Các thông số ban đầu toán 59 5.5.3 Kết mô 61 5.6 Kết luận 77 Chương 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 1: Giá trị thời gian hoãn dòng nước chảy hồ chứa [8] 60 Bảng 2: Giá trị nhu cầu phụ tải [8]: 61 Bảng : Hệ số phát điện tổ máy thủy điện (x104m3) [8] 61 Bảng 4: Giá trị dòng chảy hồ nước (x104m3) [8] 61 Bảng 5: Giới hạn sức chứa lưu trữ hồ nước, giới hạn lượng xả nước, giới hạn nhà máy phát điều kiện hồ chứa nước lúc cuối (x104m3) [8] 61 Bảng 6: Lượng nước xả Qhj (x104m3) thu điều độ kinh tế sử dụng phương pháp MCSA 68 Bảng 7: Công suất Ph nhà máy thủy điện thu thông qua phương pháp MCSA trường hợp điều độ kinh tế 68 Bảng 8: Công suất Ps nhà máy nhiệt điện thu thông qua phương pháp MCSA trường hợp điều độ kinh tế 69 Bảng 9: Kết mô MCSA điều độ kinh tế với kết phương pháp khác (RCGA DE) 70 Bảng 10: Lượng nước xả Qhj (x104m3) thu điều độ phát thải sử dụng phương pháp MCSA 71 Bảng 11: Công suất Ph nhà máy thủy điện thu thông qua phương pháp MCSA trường hợp điều độ phát thải 71 Bảng 12: Công suất Ps nhà máy nhiệt điện thu thông qua phương pháp MCSA trường hợp điều độ phát thải 72 Bảng 13: Kết mô MCSA với điều độ phát thải so với phương pháp khác (RCGA DE) 73 Bảng 14: Lượng nước xả Qhj (x104m3) thu từ việc kết hợp điều độ kinh tế điều độ phát thải sử dụng phương pháp MCSA 74 Bảng 15: Công suất Ph nhà máy thủy điện thu thông qua phương pháp MCSA xi trường hợp kết hợp điều độ kinh tế – điều độ phát thải 74 Bảng 16: Công suất Ps nhà máy nhiệt điện thu thông qua phương pháp MCSA trường hợp kết hợp điều độ kinh tế – điều độ phát thải 75 Bảng 17: Kết mô MCSA với điều độ phát thải so với phương pháp khác (RCGA DE) 76 Bảng 18: So sánh kết thu phương pháp MCSA với phương pháp khác 78 xii DANH SÁCH CÁC HÌNH Hình 1: Số liệu thủy văn 15 Hình 2: Đồ thị nước công suất phát 17 Hình 3: Trị số trung bình công suất, lưu lượng nước, mực nước hồ thay đổi ngày 20 Hình Trị số trung bình công suất, lưu lượng nước, mực nước hồ thay đổi tuần 20 Hình 5: Điều tiết nước năm 21 Hình 6: Đường cong lũy tích nhiều năm 22 Hình 7: Các nhà máy thủy điện dòng sông khác 20 Hình 8: Các nhà máy thủy điện dòng sông 21 Hình 9: Các nhà máy thủy điện liên hồ 21 Hình 10: Đường cong nhiên liệu đầu vào-công suất đầu 25 Hình 11: Suất tăng nhiên liệu tương ứng với công suất phát tổ máy có đường cong vào 26 Hình 12: Lưu lượng nước thể tích nước hồ 29 Hình 13: Tương quan chi phí nhiên liệu công suất phát 30 Hình 1: Lưu đồ giải thuật MCSA 57 Hình 2: Hệ thống nghiên cứu nguồn nước thủy điện [8] 60 Hình 3: Kết mô MCSA điều độ kinh tế 70 Hình 4: Kết mô MCSA điều độ kinh tế với Fitness Funtion 73 Hình 5: Kết mô MCSA kết hợp điều độ kinh tế phát thải lượng khí thải (Total Cost ($/h)) 76 xiii Chương TỔNG QUAN 1.1 Đặt vấn đề Như ta biết hệ thống điện tính liên tục cung cấp điện đưa lên hàng đầu, ảnh hưởng đến tính kinh tế quốc gia hay vùng kinh tế sử dụng điện Để đáp ứng đủ nhu cầu lượng cho việc phát triển kinh tế tăng trưởng lượng điện phải gấp đôi tăng trưởng kinh tế (Việt Nam) Từ đó, vấn đề đặt với ngành điện phải đảm bảo điều kiện làm việc quy tắc an toàn nguồn, đường dây, bảo vệ, phụ tải….v.v Bên cạnh tính đảm bảo lượng điện chi phí phát điện toán không phần quan trọng (Nếu cực tiểu chi phí phát điện giá thành điện giảm lợi nhuận nhà đầu tư gia tăng.) Nếu ta tiếp tục xây dựng nguồn cung cấp để đáp ứng nhu cầu mà không quan tâm đến vấn đề kiểm toán lượng làm để sử dụng tốt nguồn sẵn có, nguồn sẵn có sử dụng hiệu chưa, khắc phục hay không Vậy tính kỹ thuật đạt tính kinh tế lại bị bỏ qua với sai sót lớn Ở nước ta, nguồn cung cấp công suất chủ yếu nhà máy thủy điện nhiệt điện Miền bắc phụ thuộc lớn vào nhà máy thủy điện miền nam tỉ lệ nhiệt điện chiếm phần lớn Cơ đáp ứng đủ nhu cầu phụ tải phụ thuộc nhiều vào thời tiết nguồn thủy điện chiếm tỷ lệ lớn so với tổng nguồn cung cấp Nguồn nước cho thủy điện bị hạn chế vào mùa khô, lượng mưa Còn nhà máy nhiệt điện nhiên liệu xem sẵn sàng để tạo điện Mặc dù nhiên liệu cho nhà máy nhiệt điện dồi nguồn tài nguyên giới hạn chi phí phát điện cao so với nguồn khác Vấn đề đặt làm để giảm tối thiểu thời gian điện vào mùa khô, công suất phát vào mùa khô giảm nhiều từ nhà máy thủy điện Vậy lượng nước hồ chứa phải điều tiết cách thích hợp nhằm đảm bảo an ninh lượng mùa khô không phát nhiều công suất có thời gian lại ngừng hoạt động Trong đó, nhiêm vụ lại việc phát điện nhà máy nhiệt điện hay tổ máy nhà máy nhiệt điện tối ưu, cực tiểu chi phí phát Hệ thống thủy-nhiệt điện nghiên cứu đề tài nhằm cực tiểu chi phí phát điện hệ thống thủy-nhiệt điện Từ tính cần thiết này, toán “Điều độ đa mục tiêu thủy nhiệt điện ngắn hạn sử dụng Cuckoo search cải tiến” đặt ứng dụng thuật toán để tìm lời giải phân bố công suất tối ưu nhà máy Trong nghiên cứu đề tài xét toán phối hợp thời gian ngắn với giả sử hồ thủy điện lớn có chiều cao cột nước không thay đổi ngày 1.2 Các nghiên cứu Bài toán tối ưu phối hợp thủy nhiệt điện ngắn hạn (Optimal short-term hydrothermal generation cooperation) (OSTHTGC) phân thành hai trường hợp toán khác nhau, toán lịch trình thỷ nhiệt điện ngắn hạn với cố định đầu vào toán thay đổi đầu vào với toán thứ với nước đầu vào hồ chứa hằng số toán thứ hai nước đầu vào hồ chứa thay đổi Nước hồ chứa cố định lượng nước hồ chứa theo lịch trình không đổi Giả sử điều nhà máy thủy nhiệt điện có hồ chứa lớn khác biệt dòng chảy lượng nước xả turbin thấp Ngược lại, nước đầu vào hồ chứa nước xem biến thay đổi hồ chứa nước nhà máy thủy nhiệt điện có dung lượng nhỏ dẫn đến thay đổi khối lượng nước hoạch định đề khác dòng chảy lượng nước xả lớn đủ để nước đầu vào tối ưu hoạch định Giá trị nước đầu vào thay đổi lịch trình ngắn hạn phức tạp so với giá trị nước đầu vào cố định lượng nước hệ thống đại diện cho chức phức tạp khó khăn với ràng buộc thủy lực báo [1] Hơn nữa, báo có đề cập đến nhà máy thủy điện có lien quan với từ lượng xả hồ chứa chảy xuống hồ chứa Chúng gọi nguồn nước đa tầng Nhiều thuật toán ứng dụng thành công cho việc giải vấn đề lịch trình thủy nhiệt điện ngắn hạn đa tầng kỹ thuật phân hủy (decomposition techniques) 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 thuật toán lập trình bậc hai (Hybrid differential evolution and sequential quadratic programming) (HDE SQP), thuật toán ong thích ứng hỗn loạn (adaptive chaotic artificial bee colony) (ACABC) [21], thuật toán tối ưu dựa dạy học (Teaching learning based optimization) (TLBO) [22] Trong số phương pháp, kỹ thuật phân hủy phối hợp [2-3] phương pháp sử dụng để giải vấn đề phức tạp toán tối ưu phối hợp thủy nhiệt điện ngắn hạn (OSTHTGC) Các phương pháp sử dụng hàm tối ưu Lagrange chia vấn đề lớn thành vấn đề nhỏ, vấn đề nhiệt điện vấn đề thủy điện Một yếu tố lớn khó khan xét đến tối ưu khoán qua nghiên cứu nhu cầu phụ tải ngẫu nhiên Vì vậy, vấn đề nhỏ ngẫu nhiên hầu hết trước tiên giải việc xác định cố định liệu đầu vào cho vấn đề nhỏ Sau dựa vào hàm Lagrange vấn đề nhiệt điện giải với giá trị lamda mà sử dụng liệu đầu vào 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 thủy điện thu Mặc dù, giải pháp xác hành vi vi phạm không đáng kể, phương pháp phải chịu hạn chế từ phương pháp tối ưu Lagrange mà việc thực hệ thống với hàm chi phí nhiên liệu không lồi nhà máy nhiệt điện Hệ thống EP thường (CEP) số phiên cải tiến EP [5] bao gồm EP nhanh (FEP) cải tiến EP nhanh (IFEP) phát triển để giải toán tối ưu thủy nhiệt điện ngắn hạn (OSTHTGC) Mục tiêu nonconvex khu vực cấm nhà máy thủy điện xem xét [5] phương pháp EP [4] xem xét hàm mục tiêu không lồi Phương pháp CEP có hiệu mạnh mẽ phương pháp mô ủ thông qua việc so sánh kết thu từ hai hệ thống khác Không có so sánh phương pháp cải tiến EP với báo cáo phương pháp khác việc thử nghiệm khả phương pháp quy mô lớn với hệ thống thuye nhiệt điện phức tạp Phương pháp cổ điển GA (The first classical GA) (CGA) phiên cải tiến nó, thuật toán di truyền mã hóa (real-coded genetic algorithm) (RCGA) áp dụng để giải toán tối ưu thủy nhiệt điện ngắn hạn (OSTHTGC) tương ứng trình bày [6] [7-8] Nghiên cứu [6] không nhằm mục đích chứng minh lợi phương pháp CGA phương pháp khác thử nghiệm khả CGA để đối phó với hành vi vi phạm hệ thống đa tầng có nhà máy thủy điện nhà máy nhiệt điện với hàm chi phí nhiên liệu bậc hai nhà máy nhiệt điện tổn hao truyền tải Đôi khi, phương pháp RCGA kiểm nghiệm hệ thống với quy mô lớn với hệ thống thủy điện đa tầng nhà máy nhiệt điện với hàm nhiên liệu không lồi Chú ý đến thời gian tính toán để đạt đến giải pháp tối ưu, phương pháp GA với độ xác tương đối yếu Trong báo [9], phương pháp dựa mạng nơron hai giai đoạn (two-phase neural network based method) lấy việc lịch trình xả nước hồ chứa nước trạng thái tế bào thần kinh phát triển để giải vấn đề so sánh với tiêu chuẩn phương pháp tăng cường Lagrange (augmented Lagrange method) (ALM) Mặc dù, phương pháp TPNN thu giải pháp tốt phương pháp ALM, phương pháp có nhược điểm việc áp dụng cho toán không khác biệt Phương pháp DE sửa đổi [10] sử dụng số thay đổi trình thực trogn toán tối ưu thủy nhiệt điện ngắn hạn (OSTHTGC) để giải ràng buộc cân bằng cân bằng tải, đặc biệt lượng nước hồ nước khoảng thời gian cuối Phương pháp DE hydric [11] phát triển bằng cách kết hợp việc sửa đổi DE hydric việc sửa đổi để giải ràng buộc cân bằng [10] DE hydric làm giảm thời gian tính toán Phương pháp DE hydric xây dựng phát triển hoạt động bao gồm khả tăng tốc chuyển đổi đến vị trí khác nơi cải thiện chất lượng mục tiêu cải tiến, dẫn đến hội tụ nhanh sau cho phép tìm kiếm khoảng thời gian cập nhật, dẫn đến giải pháp tối ưu chung Các kết thu cho thấy rằng phương pháp MHDE thu giải pháp tốt thời gian mô nhanh so với phương pháp thong thường DE, MDE, HDE vài phương pháp khác Phương pháp tiến hóa khác biệt thích nghi hỗn loạn (adaptive chaotic differential evolution) (ACDE) [12] phát triển bằng cách tích hợp chế điều khiển động thích ứng cho hệ số chéo, sử dụng để điều khiển việc tái tổ hợp hoạt động tìm kiếm khu vực hỗn loạn để tránh hội tụ sớm đạt hiệu So sánh với phiên khác phương pháp DE, phương pháp MHDE phiên tốt thu giải pháp chất lượng cao trải qua nhiều thời gian tính toán Phương pháp PSO (Particle Swarm Optimization) thông thường áp dụng để giải hệ thống thủy nhiệt điện với quy mô lớn gồm có nhà máy thủy điện nhà máy nhiệt điện xem xét đến hàm chi phí nhiên liệu không lồi [14] Hệ thống sử dụng để thử nghiệm mô ủ thông thường (simulated annealing) phương pháp thông thường EP (conventional EP) để đánh giá hiệu suất phương pháp PSO qua việc so sánh kết thu Chắc rằng, phương pháp PSO làm tốt phương pháp Một số phiên cải tiến PSO bằng cách kết hợp yếu tố khác trọng lượng quán tính yếu tố co, đạt hạt tốt số hạt toàn hạt Kết đạt phiên với trọng lượng quán tính hạt tốt nhóm nhỏ tốt Mặt dù có nhiều ưu điểm, phiên PSO có giải pháp tốt phiên cải tiến DE Thuật toán lựa chọn vô tính (Clonal selection algorithm) [19] thành viên phương pháp dựa tính toán tiến hóa với giá trị hội tụ cao có giải pháp chất lượng cao, sử dụng để giải hệ thống thủy nhiệt điện với cố định giá trị đầu vào thay đổi giá trị đầu vào Nghiên cứu chứng minh cho thấy phương pháp thành công giải hệ thống lớn với thời gian mô ngắn Phương pháp hydric dựa dựa kết hợp thuật toán heuristic (tự nghiên cứu – khám phá- tìm tòi), thuật toán tiến hóa khác biệt (differential evolution) thuật toán xác định (deterministic algorithm), trình tự lập trình bậc hai (sequential quadratic programming) (HDE–SQP) áp dụng cho lịch trình hệ thống thủy nhiệt điện trình bày [20] Trong phương pháp này, phương pháp DE đóng vai trò việc tìm kiếm giải pháp phương pháp SQP (sequential quadratic programming) cho phép trình tìm kiếm đóng lại để giải pháp tối ưu chung gần với tối ưu Một vài nghiên cứu thực để kiểm tra tính hiệu phương pháp xem xét hàm mục tieu không lồi khoảng cấm nhà máy thủy điện Thuật toán ong thích ứng hỗn loạn (adaptive chaotic artificial bee colony) (ACABC) [21] thực cho việc nghiên cứu giải pháp toán lịch trình thủy nhiệt điện ngắn hạn xem xét ràng buộc không tuyến tính mục tiêu không tuyến tính (phi tuyến) Phương pháp tránh hội tụ sớm tối ưu khu vực để tìm kiếm hỗn loạn chế phối hợp thích ứng Một tối ưu hóa dựa việc giảng dạy (teaching learning based optimization) (TLBO) [20] áp dụng cho toán hàm chi phí nhiên liệu không lồi khu vực cấm Phương pháp TLBO chủ yếu dựa vào việc giảng dạy học tập giai đoạn, không cần thuật toán xác định thông số điều khiển Lấy cảm hứng từ hành vi sinh sản loài chim cúc cu Yang Deb phát triển thuật toán lấy cảm hứng từ chim cúc cu từ thuật toán CBIA (Cuckoo birdinspired algorithm) có nhiều ưu điểm vượt trội phương pháp PSO phương pháp GA cho chức tiêu chuẩn chất lượng giải pháp tốt hơn, tỷ lệ thành công vài thông số điều khiển [23] Phương pháp CBIA thuật toán meta-heuristic đại, thu nhiều ý số lĩnh vực tối ưu hóa hệ thống năm qua Phương pháp CBIA mở rộng áp dụng thành công với vấn đề tối ưu hóa kỹ thuật khác điều độ tải kinh tế [24], lịch trình thủy nhiệt điện [25-26] cấu trúc mạng phân phối [27] Bài báo áp dụng phương pháp CBIA để giải lịch trình thủy nhiệt điện ngắn hạn đa tầng với hàm chi phí nhiên liệu không lồi nhà máy nhiệt điện hệ thống nguồn nướcđa tầng Các kết tổng chi phí thời gian mô thu thông qua việc kiểm nghiệm phương pháp CBIA đề xuất qua hệ thống phân tích so sánh với báo cáo phương pháp khác có sẵn báo Sự so sánh việc đề xuất phương pháp CBIA phương pháp mạnh mẽ việc giải toán lịch trình thủy nhiệt điện ngắn hạn đa tầng Từ đó, đề tài đề xuất phương pháp xác định công suất phát làm khởi động dựa vào đồ thị với thuật toán với [25] Kết phân tích cho thấy việc xác định lưu lượng nước xả ban đầu làm giảm nhỏ số vòng lặp, thời gian tính toán tất ràng buộc thỏa phương pháp [25] Ngoài ra, việc xác định công suất có ý nghĩa vô quan trọng cho toán với hệ thông lớn có nhiều nhà máy thủy điện nhiệt điện Dựa vào công suất dự đoán, hệ số hiệu sử dụng nước nhà máy thủy điện tìm Từ đó, việc giải toán phức tạp đơn giản hội tụ đến kết cuối 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 hệ thống thủy nhiệt điện 1.4 Phương pháp nghiên cứu - Giải tích mô toán học sở hàm mục tiêu cực tiểu chi phí phát điện với áp dụng thuật toán Cuckoo Search cải tiến 1.5 Phạm vi nghiên cứu - Ứng dụng hệ thống nhà máy thủy điện nhà máy nhiệt điện, nhà máy khác - Phối hợp thủy nhiệt điện thời gian ngắn hạn (1 ngày đêm) 1.6 Điểm đề tài - Xây dựng mối quan hệ hệ số nhà máy thủy – nhiệt điện với Từ đó, giải toán đa nhà máy thủy – nhiệt điện ngắn hạn cách dễ dàng 1.7 Giá trị thực tiễn Nghiên cứu phương thức vận hành nhà máy thủy nhiệt điện hệ thống nhằm đáp ứng nhu cầu phụ tải cực tiểu chi phí phát điện Điều có ý nghĩa to lớn cho nguồn lượng điện mà nguồn tài nguyên khoáng sản ngày cạn kiệt nguồn nước thượng nguồn chảy giảm dần theo thời gian Chính điều này, đề tài “Điều độ đa mục tiêu thủy nhiệt điện ... phân thành hai trường hợp toán khác nhau, toán lịch trình thỷ nhiệt điện ngắn hạn với cố định đầu vào toán thay đổi đầu vào với toán thứ với nước đầu vào hồ chứa hằng số toán thứ hai nước đầu... Bảng 16: Công suất Ps nhà máy nhiệt điện thu thông qua phương pháp MCSA trường hợp kết hợp điều độ kinh tế – điều độ phát thải 75 Bảng 17: Kết mô MCSA với điều độ phát thải so với phương... kinh tế (Việt Nam) Từ đó, vấn đề đặt với ngành điện phải đảm bảo điều kiện làm việc quy tắc an toàn nguồn, đường dây, bảo vệ, phụ tải….v.v Bên cạnh tính đảm bảo lượng điện chi phí phát điện toán