Thạc Sĩ ứng dụng thuật toán de vào giải bài toán phân bố công suất tối ưu trong hệ thống điện

Ứng dụng thuật toán de vào giải bài toán phân bố công suất tối ưu trong hệ thống điện
Luận văn thạc sĩ năm 2012
Đề tài: ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN DE VÀO GIẢI BÀI TOÁN PHÂN BỐ CÔNG SUẤT TỐI ƯU TRONG HỆ THỐNG ĐIỆN
Định dạng file word

MỤC LỤC
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN THUẬT TOÁN DE
11 Tổng quan về thuật toán DE:
12 Giới thiệu thuật toán DE:
CHƯƠNG 2:GIỚI THIỆU BÀI TOÁN PHÂN BỐ CÔNG SUẤT TỐI ƯU
TRONG HỆ THỐNG ĐIỆN
21. Bài toán điều phối công suất ELD
21.1. Giới thiệu
21.2 Bài toán điều phối kinh tế cổ điển
21.3 Bài toán điều phối kinh tế với hàm chi phí nhiên liệu không trơn 9
22 Bài toán điều phối công suất tối ưu OPF
22.1 Cơ sở toán học
22.2 Bài toán tối ưu công suất cực tiểu hàm chi phí
CHƯƠNG 3:THUẬT TOÁN DIFFERENTIAL EVOLUTION
31. Giới thiệu
32. Thuật toán Differential Evolution
33. Quá trình tối ưu hoá của DE
34. Kỹ thuật điều khiển có ràng buộc
35. Kỹ thuật điều khiển các biến rời rạc
CHƯƠNG 4:ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN DE VÀO GIẢI BÀI TOÁN PHÂN
BỐ CÔNG SUẤT TỐI ƯU
41. Giới thiệu
42. Thuật toán phân bố công suất bằng DE
43. Phân loại I: Các hàm chi phí bất quy tắc ED
43.1 Hàm chi phí có các điểm van công suất
43.2 Hàm chi phí bậc hai
43.3 Hàm chi phí có các vùng vận hành cấm
44. Phân loại II: Điều phối công suất theo kinh témoi^' trường
44.1 Điều phối kinh tế có ràng buộc khí thải
44.2 Điều phối kinh témoi^' trường đa mục tiêu
45. Phân loại III: Điều phối công suất có ràng buộc nghiêm ngặt
45.1 Điều phối kinh tế có ràng buộc nghiêm ngặt
46. Phân loại IV: Điều phối công suất phản kháng
47. Ứng dụng thuật toán DE vào giải bài toán điều phối tối ưu công suất
47.1. Bài giải tính toán bằng tay
47.2. Bài giải chạy trên chương trình Matlab
CHƯƠNG 5: TỔNG KẾT VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI
51. Tổng kết
52. Hướng phát triển trong tương lai

TÓM TẮT
Ứng dụng thuật toán DE vào giải bài toán phân bố công suất tối ưu trong hệ thống
điện được trình bày trên cơ sở nghiện cứu các tài liệu trong và ngoài nước. Bố cục
luận văn gồm 5 chương. Chương 1 giới thiệu tổng quan về thuật toán DE qua các
bài báo trong và ngoài nước. Các phương pháp được áp dụng trên mạng điện tiêu
chuẩn 3 nút và 6 nút. Chương 2 giới thiệu bài toán phân bố công suất tối ưu trong
hệ thống điện bằng các bài toán điều phối công suất ELD và OPF. Bao gồm giới
thiệu các bài toán tiêu biểu. Chương 3 giới thiệu thuật toán và các quá trình tối ưu
hoá của thuật toán, quá trình tối ưu này được thực hiện qua 3 tiến trình cơ bản:
Mutation (Đột biến), Crossover (Lai ghép) và Selection (Chọn lọc). Chương 4 ứng
dụng thuật toán DE vào giải bài toán phân bố công suất tối ưu trong hệ thống điện.
bằng việc áp dụng giải bài toán trên mạng điện 3 nút và 6 nút, ứng dụng các bài
toán này trên chương trình Matlab và so sánh kết quả có được với các kết quả từ
EPSO, NPSO, Newton và Genetic. Chương 5 Kết luận và hướng phát triển khẳng
định tính cần thiết của đề tài trong sự nghiệp công nghiệp hoá, hiện đại hoá đất
nước.

CHƯƠNG 1:
TỔNG QUAN THUẬT TOÁN DE (DIFFERENTIAL EVOLUTION)
Giới thiệu thuật toán DE như một giải pháp trong việc tối ưu hoá việc phân bó công
suất trong hệ thống điện.
Đề xuất thuật toán để giải bài toán phân bố công suất OPF (Optimal Power Flow), áp
dụng trên các mạng tiêu chuẩn như IEEE 3 nút, 5 nút, 6 nút và 30 nút
Với nhịp độ tăng trưởng của nền kinh tế và sự gia tăng dân số toàn cầu, nhu cầu
tiêu thụ năng lượng không ngừng tăng lên trong đó năng lượng điện đóng vai trò then
chốt.
Song song đó, hệ thống điện (HTĐ) cũng liên tục được mở rộng và phát triển cả
về nguồn và các đường dây truyền tải. Do tính chất tiêu thụ điện ở các khu vực trong
từng thời điểm khác nhau cho nên trào lưu công suất trên các đường dây truyền tải liên
tục thay đổi theo thời gian. Kinh nghiệm vận hành HTĐ cho thấy tại một thời điểm
trên hệ thống có những đường dây bị quá tải trong khi các đường dây khác non tải và
ngược lại. Nếu có những biện pháp điều chỉnh thông số HTĐ thích hợp có thể làm
thay đổi trào lưu công suất, làm giảm quá tải cho một số đường dây mà không cần phải
cải tạo nâng cấp.
Vì vậy người ta đặt ra bài toán phân bố công suất tối ưu trong hệ thống điện. Đây
là bài toán mà ngành điện lực phải tìm cách giải quyết từ rất lâu và đã dùng nhiều loại
giải thuật khác nhau.
Gần đây trong lĩnh vực công nghệ thông tin xuất hiện giải thuật DE, đây là giải
thuật có nhiều ưu điểm và đã được ứng dụng vào trong nhiều lĩnh vực, một trong
những lĩnh vực ứng dụng của DE là trong hệ thống điện.
11 Tổng quan về thuật toán DE:
Thuật toán DE được đề xuất bởi hai tác giả Price và Storn vào năm 1995. Thuật
toán này được xem như một giải pháp mới trong việc tối ưu hoá nguồn điện và được
đặt tên là DE. Các quy trình thuật toán DE sẽ tạo ra cá thể mới từ cá thể ban đầu thông
qua quá trình lai tạo và biến đổi. Thuật toán này trở nên phổ biến bởi việc thực hiện
các quy trình chuyển đổi và lựa chọn của nó chỉ bằng các phương pháp đơn giản.
Giống như các thuật toán khác, DE cũng cần được khởi tạo từ nhiều cá thể ban
đầu. Các thuật toán tiến hoá (EAs) là những kỹ thuật tối ưu dựa trên khái niệm số
lượng các cá thể, sau đó tiến hoá và lai tạo để chọn ra số lượng cá thể phù hợp thông
qua các hoạt động mang tính xác suất như là kết hợp và lai tạo. Những cá thể này được
đánh giá và xác định có sự chuyển hoá tốt hơn là việc được chọn lựa và khởi tạo số
lượng cá thể cho thế hệ tiếp theo.
Sau vài vòng lặp, những cá thể mới được tạo ra được thay đổi trạng thái và tạo ra
giá trị tối ưu. Quá trình thay đổi đã gia tăng đáng kể những vùng tối ưu hoá. Các thuật
toán này có khả năng giải quyết các vấn đề tối ưu hoá phức tạp như là: gián đoạn quy
trình, hàm phi tuyến tính bậc cao. Hơn nữa, giải thuật này có thể giải quyết vấn đề rất
khó khăn đặc trưng riêng biệt hoặc các giá trị mã nhị phân. Một vài thuật toán đã được
phát triển theo thuật toán tiến hoá EC (Evolutionary Computation) và là tiền đề nghiên
cứu của thuật toán Gen (GA) được phát triển vào những năm của thập kỷ 1960 khi
thuật toán EC bắt đầu được chú ý.
Gần đây, những thành tựu đạt được của các thuật toán tiến hoá (EA) đều có thể
giải quyết được các vấn đề phức tạp và cải thiện được các tính toán như là: các phép
tính song song đã mô phỏng sự phát triển cho các thuật toán mới như: việc mô phỏng
các thuật toán mới bằng thuật tính song song như thuật toán DE, tối ưu hoá dạng bầy
đàn (PSO), thuật toán đàn kiến (ACO) và tìm kiếm các dãy hội tụ tại thời điểm thực
hiện và khả năng xác định việc tối ưu hoá. Các thuật toán tiến hoá đã rất thành công
trong việc tối ưu hoá trong hệ thống điện và đặc biệt là giải quyết được mục tiêu kinh
tế trong vận hành hệ thống điện.
Thuật toán DE được ứng dụng thực hiện giải quyết mục tiêu tối ưu hoá việc
phân bố công suất. Mục đích của thuật toán là giảm thiểu chi phí nhiên liệu, giới hạn
công suất tác dụng và công suất phản kháng của máy phát điện, các nút điện áp, các
đầu phân áp của máy biến thế và các đường truyền tải điện. Phương pháp này được
tiến hành thực hiện và mô phỏng trên hệ thống mạng tiêu chuẩn IEEE 30 nút.
Thuật toán DE được thực hiện trên các giá trị thực dựa trên quy trình phát triển
tự nhiên. Sử dụng một số lượng cá thể P trong một số lượng cá thể khác Np mà có thể
sản sinh ra nhiều cá thể G để đạt được giải pháp tối ưu trong thuật toán, kích thước các
cá thể là không đổi trong suốt quá trình tối ưu hoá. Mỗi cá thể hoặc giải thuật đề xuất
là một vec tơ mà chứa nhiều tham số như các biến số D. Quy trình cơ bản đã tạo ra sự
khác biệt cho hai cá thể vec tơ được lựa chọn ngẫu nhiên.
Thuật toán DE tạo nên các cá thể con mới bằng việc biến đổi một mô hình tiêu
biểu cho từng cá thể đặc trưng so với số lượng cá thể ban đầu.
Quá trình tối ưu này được thực hiện với ba bước cơ bản sau:
ã Đột biến.
ã Lai tạo.
ã Lựa chọn
Đầu tiên, quy trình đột biến tạo ra các véc tơ đột biến bằng cách xáo trộn mỗi
véc tơ mục tiêu bằng cách tác động mạnh vào hai cá thể được chọn lựa ngẫu nhiên
khác. Sau đó, quá trình lai tạo chéo tạo ra các véc tơ dẫn bằng cách trộn lẫn các cá thể
của các véc tơ đột biến bằng các véc tơ mục tiêu, bằng cách lựa chọn các phân bố có
thể thực hiện cuối cùng, hoạt động chọn lựa được hình thành cho khối lượng cá thể kế
tiếp bằng cách chọn lựa giữa các véc tơ dẫn và các véc tơ mục tiêu được thực hiện tốt
hơn và phù hợp với các véc tơ mục tiêu tương đương, kết hợp tốt hơn theo chức năng
hiện tại.

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ
Hình 21 Đường cong chi phí phổ biến của nhà máy nhiệt điện
Hình 22 Hàm chi phí nhiên liệu của nhà máy nhiệt điện với 3 van nạp
Hình 23 Mô hình π cho đường dây hay máy biến áp
Hình 24 Lưu đồ giải thuật của phương pháp OPF
Hình 31 Tiến trình Đột Biến (Mutation Operator)
Hình 32 Tiến trình Lai Ghép (Crossover Operator)
Hình 41 Kết quả bài 1 chạy trên chương trình Matlab
Hình 42 Kết quả bài 2 chạy trên chương trình Matlab

DANH MỤC CÁC BẢNG
Bảng 21 Một số loại nút trong hệ thống điện
Bảng 22. Phân loại bài toán tối ưu phân bố công suất
Bảng 41. Phân loại các phương pháp DE
Bảng 42 Số liệu hệ thống loại điểm van công suất
Bảng 43 Số liệu hệ thống loại bình phương
Bảng 44 Số liệu hệ thống loại vùng vận hành cấm
Bảng 45 Vùng bị cấm
Bảng 46 Số liệu hệ thống 6 máy phát theo kinh témoi^' trường
Bảng 47 Số liệu hệ thống 14 máy phát 118 Bus theo kinh témoi^' trường
Bảng 48 Số liệu hệ thống 6 tuyến - 8 máy phát
Bảng 49 Các nhân tố điều chỉnh 8 máy phát – 6 tuyến
Bảng 410 Số liệu hệ thống IEEE 30 Bus có ràng buộc nghiêm ngặt
Bảng 411 Số liệu công suất tải IEEE 30 Bus có ràng buộc nghiệm ngặt
Bảng 412 Số liệu hệ thống IEEE 30 Bus
Bảng 413 Số liệu ngân hàng tụ điện IEEE 30 Bus
Bảng 414 Số liệu máy biến thế IEEE 30 Bus
Bảng 415. Số liệu công suất tải IEEE 30 Bus
Bảng 416. Dữ liệu hệ thống 6 nhà máy
Bảng 417. So sánh kết quả tính toán dùng DE, EPSO và NPSO
Bảng 418. So sánh kết quả tính toán dùng DE, Newton và Genetic