vii MC LC Trang tựa TRANG Quytăđnhăgiaoăđ tài LÝ LCH KHOA HC i LIăCAMăĐOAN iii LIăCÁMăN iv TÓM TT LUNăVĔN v ABSTRACT vi MC LC vii DANH SÁCH CÁC CH VIT TT x DANH SÁCH CÁC HÌNH xi DANH SÁCH CÁC BNG xii Chngă1ăTNG QUAN 1 1.1TNG QUAN CHUNG 1 1.2MC TIÊU CAăĐ TÀI 5 1.3NHIM V Đ TÀI VÀ GII HNăĐ TÀI 5 1.4PHNGăPHÁPăNGHIểNăCU 5 Chng2ăBĨIăTOÁNăĐIU PHI CÔNG SUT ED 6 2.1GII THIU 6 2.2BÀIăTOÁNăĐIU PHI KINH T C ĐIN 6 2.2.1Hàm mc tiêu 7 2.2.2Ràng bucăđẳng thc 7 2.2.3Ràng buc bấtăđẳng thc 8 2.3BÀIăTOÁNăĐIU PHI KINH T VI HÀM CHI PHÍ NHIÊN LIU KHỌNGăTRN 8 2.3.1.Đặcăđim caăbƠiătoánăđiu phi kinh t viăđim van công suất 9 2.3.2.Biu thcăđiu phi kinh t viăđim van công suất 9 Chngă3ăTHUT TOÁN DI TRUYN 10 3.1GII THIU CHUNG 10 viii 3.2TNGăQUAN GIA THUT TOÁN GEN VÀ QUÁ TRÌNH TIN HÓA CA SINH VT 10 3.3THUT TOÁN DI TRUYN 11 3.3.1.Cấu trúc tng quát ca thut toán di truyn 12 3.3.2.Các thành phầnăcăbn ca thut toán di truyn 13 3.3.3.Cácăphngăphápămƣăhóa 13 3.3.4.Xácăđnhăđ phù hp (Fitness) 15 3.3.5.Điu chnhăđ phù hp (Fitness scaling) 15 3.3.5.1.Phngăphápăánhăx tuyn tính 15 3.3.5.2.Phngăphápăxácăđnhăđ phù hp theo th tự giá tr hàm mc tiêu (Ranking) 16 3.3.6.Tiêu chuẩn ngng lặp 17 3.4CÁC TOÁN T DI TRUYN 17 3.4.1.Chn lc cá th (Selection) 17 3.4.1.1.PhngăphápăbánhăxeăRoulette 17 3.4.1.2.Phngăphápălấy mu ngu nhiên 19 3.4.2. Lai to 20 3.4.2.1.Toán t laiăchoăphngăphápămƣăhóaănh phân và thp phân 20 3.4.2.2.Toán t lai cho binăđiu khin biu din bằng s thực 20 3.4.3.Đt bin 21 Chngă4ăTHUT TOÁN TÌM KIM S HÀI HÒA (HS) 23 4.1GII THIU CHUNG 23 4.2GIIăTHUTăCAăTHUTăTOÁNăHS 25 4.3UăVÀăNHCăĐIMăTHUTăTOÁNăHS 29 4.3.1ăuăđim ca HS 29 4.3.2Nhcăđim ca HS 29 4.4ăăPHỂNăTệCHăVệăD 29 Chngă5ăTHUT TOÁN LAI GA-HS VÀ NG DNG GII BÀI TOÁN ED VI HIU NGăĐIM VAN 31 ix 5.1.THUT TOÁN LAI GA-HS 31 5.1.1Gii thiu 31 5.1.2ăCácăbc caăphngăphápălaiă2ăthut toán GA ậ HS 32 5.2LUăĐ GII THUT 34 5.2.1Luăđ HS cho bài toán ED vi hiu ngăđim van 34 5.2.2Luăđ GA-HS cho bài toán ED vi hiu ngăđim van 36 5.3NG DNG THUT TOÁN LAI GA-HS GII BÀI TOÁN ED VI HIU NGăĐIM VAN 39 5.3.1H thng 13 nút 39 5.3.2H thng 40 nút 42 Chngă6ăKT LUNăVĨăHNG NGHIÊN CU PHÁT TRIN 47 6.1KT LUN 47 6.2HNG NGHIÊN CU VÀ PHÁT TRIN 47 6.3LI KT 48 TÀI LIU THAM KHO 49 PH LC 52 x DANH SÁCH CÁC CH VIT TT DE Differential Evolution. ED Economic Dispatch. fw Fret Width. GA Genetic algorithm. HM Harmony Memory. HMCR Harmony Memory Considering Rate. HMS Harmony Memory Size. HS Harmony Search. IFEP Improved Fast Evolutionary Program. IHS Improved Harmony Search. LP Linear programming. MPPSO Mean personal-best oriented PSO. NLP Nonlinear programming. PAR Pitch Adjusting Rate. PPSO Personal best-oriented PSO. PSO Particle Swarm Optimization. xi DANH SÁCH CÁC HÌNH HÌNH TRANG Hình 2.1: Đng cong chi phí ph bin ca nhà máy nhităđin 7 Hình 2.2: Hàm chi phí nhiên liu ca nhà máy nhităđin vi 3 van np 9 Hình 3.1: Căch hotăđng ca thut toán di truyn 11 Hình 3.2: Luăđ gii thut ca thut toán di truyn. 12 Hình 3.3: Các không gian làm vic ca thut toán di truyn 14 Hình 4.1: Harmony Search miătngăđng gia hài hòa âm nhc và tiăuătrongă kỹ thut. 23 Hình 4.2: Săđ khiăđnăgin ca thut toán HS. 26 Hình 4.3: Săđ chi tit thut toán HS. 28 Hình 4.4: Đ th hàm s Himmelblau. 29 Hình 4.5: Đ th kt qu ca hàm Himmelblau. 30 Hình 5.1: Luăđ gii thut HS cho bài toán Valve point. 36 Hình 5.2: Luăđ gii thut GA - HS cho bài toán Valve point. 37 Hình 5.3: Đặc tính hi t ca mngăđin 13 máy phát. 41 Hình 5.4: Đặc tính hi t ca mngăđin 40 máy phát. 45 xii DANH SÁCH CÁC BNG BNG TRANG Bng 5.1: Thông s ca h thng 13 nút vi hiu ngăđim van 39 Bng 5.2: Công suất phát ra ca h thng 13 máy phát 40 Bng 5.3: Kt qu so sánh ca h thng 13 máy phát có xét nhăhng caăđim van công suất 41 Bng 5.4: Thông s ca h thng 40 nút vi hiu ngăđim van 42 Bng 5.5: Công suất phát ra ca h 40 máy phát 43 Bng 5.6: Kt qu so sánh ca h thng 40 máy phát có xét nhăhng caăđim van công suất 45 1 Chngă1 TNG QUAN 1.1 TNG QUAN CHUNG Trong nhng thp kỷ qua, nhu cầuănĕngălngăđin trên toàn th giiăđƣăđt ngtătĕngătheoăđƠ tĕngătrng kinh t. Bên cnhăđóăcácăngunănĕngălng hóa thch vn là nguyên liuăchínhăđ sn xuất dinăđangăđngătrênănguyăcăcn kit, ngun cung không năđnh giá c binăđng…Vic s dng hiu qu và tiăuăcácăngun cung cấp là mt vấnăđ mà các nhà nghiên cu rất quan tâm.Mcăđíchăca h thng đin là chấtălngăđinănĕng,ănơngăcaoăhiu qu s dng,ăđ tin cy cấpăđinăđng thi gimăchiăphíăđầuăt,ăvn hành và bo trì. Tiăuăhóaăchim mt v trí quan trng trong h thngănĕngălng và là mt kỹ thutăthngăđc s dng trong vn hành h thngăđin. Tiăuăhóaătìmăcáchă phân b li công suất thực và công suất phn kháng nhằm làm gim chi phí nhiên liu, gimălng khí thi gây nhăhng trực tipăđnămôiătrng xung quanh và ci thin hiu qu toàn b h thng. Các bin phápăđ gim chi phí nhiên liu trong vn hành là: - Tĕngălng công suất phát ra ca các nhà máy nhităđin gần ph ti nhằm gim tn hao truyn ti,ădoăđóălƠmăgim chi phí tiêu hao nhiên liu trên toàn b h thng. - Tĕngălng công suất phát ti các nhà máy nhităđinăcóăđặc tính tiêu hao nhiên liu thấp. - Phi hp gia các nhà máy nhităđin vi nhau sao cho chi phí sn xuấtăđin nĕngălƠănh nhất. Hầu ht các vấnă đ tiă uă hóaă h thngă đinbao gm c điuă đ kinh t (ED)[1] đu có nhngăđặc tính phi tuyn và khá phc tp trong vic phân chia công suất mt cách kinh t gia nhng t máyăđangăhotăđng. Trong thực t, hàm mc tiêu ca bài toán ED có nhngăđim gãy ph thuc vào nhăhng caăđim van công suất và sự thayăđi dng nhiên liu.ăDoăđó, hàm mc tiêu s đcăxemăxétănhă 2 hàm chi phí nhiên liuă khôngătrn.ă Đ gii bài toán vi hàm chi phí nhiên liu khôngă trn,ă ni bt nhiuă phngă phápă đcă đ xuấtă nhă phngă phápă tip cân thôngăthng và trí tu nhân to dựa trên kỹ thut v tiăuăhóa…ăCácăphngăphápă tip cnăthôngăthngălƠ:ăphngăphápăs (HNUM), lp trình phi tuyn (NLP), lp trình tuynătínhă(LP)…ăCácăphngăphápătríătu nhân to là: lp trình v sự tin hóa (EP), gii thut di truyn (GA)[2], tìm kim sự hài hòa (HS) [3-5], tiăuăbầyăđƠnă (PSO)…ăTìm kim mt gii pháp tiăuălƠăhiu qu và có th thực hin trong thực t. Các thut toán này phi cnh tranh viăcácăphngăphápătiăuăthôngăthng. Các kt qu nghiên cuătrongăvƠăngoƠiăncăđƣăcôngăb Mt s nhà khoa hc trên th giiăđƣătrin khai nghiên cu gii thut HS và GA vào ng dng vào trong H thngăđin nhằmătìmăraăcáchăđiu khin, phân b công suất sao cho h thng vn hành tiău: Các bài báo nước ngoài: BƠiăbáo:ăắLuận văn Thạc Sĩ, Ứng dụng thuật toán di truyền phân bố công suất tối u trong Hệ Thống Điện, Phạm Việt Cờng, 7 /2003, 700998, Th viện Đại Học Bách Khoa TPHCM. [2] Lunăvĕnăđ cpăđn vic ng dng gii thut di truyn vào tính toán tiăuă công suấtăphátăcácănhƠămáyăđin và phân b tiăuăcôngăsuấtătrongăliăđin vi hàm mc tiêu là cực tiuăchiăphíăphátăđinăđng thi tha mãn các ràng buc v công suất tác dng và phnăkháng,ăđin áp nút và ng dng vào mng IEEE 30 nút. Bài báo: “Optimal Scheduling of Multiple Dam System Using Harmony Search Algorithm”. Tác gi Zong Woo Geem. [3] Lấy cm hng t hành vi ca nhcăsĩăsự thut toán tìm kim hòa hp (HS) lần đầuătiênăđc áp dng cho vic lp k hoch hotăđng tiăuăca mt h thng nhiuăđp. Mô hình HS gii quyt mt h thng chuẩn mực ph bin vi bnăđp. Kt qu cho thấy mô hình HS tìm thấyănĕmăgii pháp tiăuătoƠnăcầu khác nhau vi li ích tiăđaăging ht nhau t thyăđin và thy li,ătrongăkhiătĕngăcng mô hình GA (mã hóa giá tr thực t, lựa chn, lai to, và binăđiăđt bin)ăđc tìm thấy ch có các gii pháp gần tiăuătrongăcùngămt s đánhăgiáăchcănĕng.ăHnăna, mô 3 hìnhăHSăđn tiăuătoƠnăcầu mà không cần thực hin bất kỳ phơnătíchăđ nhy ca thut toán các tham s trong khi các mô hình GA yêu cầu vic phơnătíchăđ nhy. Bài báo: “A new meta-heuristic algorithm for continuous engineeringoptimization: harmony search theory and practice”. Tác gi: Kang Seok Lee, Zong Woo Geem. [4] Bài vit này mô t mt tìm kim sự hòa hp miă(HS)ăphngăphápătip cn thut toán dựa trên meta-heuristic cho vấnăđ tiăuăhóa kỹ thut vi các bin liên tc. Thut toán HS s dng mt tìm kim ngu nhiên ngu nhiên thay vì tìm kim gradientăđ thông tin phát sinh là không cần thit. Vấnăđ tiăuăhóaăkỹ thut khác nhau, bao gm c chcănĕngătoánăhc gim thiu và các vấnăđ tiăuăhóaăkỹ thut kt cấu,ăđcătrìnhăbƠyăđ chng minh hiu qu và vng mnh ca các thut toán HS. Kt qu cho thấyăphngăphápăđ xuất là mt tìm kim mnh m và kỹ thut tiăuăhóaă mƠăcóăth mang li gii pháp ttăhnăchoăvấnă đ kỹ thutăhnănhng ngiăthuăđc s dng các thut toán hin hành. Bài báo:“Combined heat and power economic dispatch by harmony search algorithm”. Tác gi A. Vasebi, M. Fesanghary, S.M.T. Bathaee.[5] Vic s dng tiăuănhiu kt hp ca h thng nhităvƠăđin (CHP) là mt bài toán phc tp cầnăcácăphngăphápămnh m đ gii quyt. Bài báo này trình bày mt sự thut toán tìm kim hòa hpă(HS)ăđ gii quyt kt hp nhit và bài toán điuăđ kinh t (CHPED). Thut toán HS là mt thut toán meta-heuristicphát trin gầnăđơy,ăvƠăđƣărất thành công trong mt lot các vấnăđ tiăuăhóa.ăPhngăphápă nƠyăđc minh ha s dng mtătrng hp th nghim lấy t các tài liuăcũngănhă mt cái mi ca các tác gi đ xuất. Kt qu s cho thấy thutătoánăđ xuất có th tìm thấy gii pháp ttăhnăkhiă soă sánhăviăphngăphápăthôngă thng và là mt thut toán tìm kim hiu qu cho vấnăđ CHPED. Bài báo:“An improved harmony search algorithm for power economic load dispatch”. Tác gi: Leandro dos Santos Coelho, Viviana Cocco Mariani. [6] Bài vit này trình bày mt sự hài hòa ci thin tìm kim (IHS) thut toán dựa trên phân phi theo cấp s nhơnăđ gii quyt các bƠiătoánăđiuăđ kinh t. Mt h 4 thng kim tra 13 nút vi gia tĕng hàm chi phí nhiên liuăcóătínhăđn hiu ng đim vanăđc s dngăđ minh ha cho tính hiu qu caăphngăphápăIHSăđ xuất. Kt qu s cho thấy rằngăphngăphápăIHSăcóătínhăhi t tt.ăHnăna, chi phí to ra cácăphngăphápăIHSălƠăthấpăhnăsoăvi các HS c đin và các thut toán tiăuăhóaă khácăđcăbáoăcáoătrongăvĕnăhc gầnăđơy.ăCácăthut toán HS không yêu cầu thông tin phát sinh và s dng tìm kim ngu nhiên ngu nhiên thay vì tìm kim gradient. Ngoài ra, các thutătoánăHSălƠăđnăgin trong khái nim, vài thông s, và d dàng trong vic thực hin. Bài báo:“An Improved Harmony Search Approach To Economic Dispatch”. Tác gi: K. Nekooei, M.M. Farsangi, H. Nezamabadi-pour. [7] Trong bài báo này là mt ci tin tìm kim hài hòa (HS)ăđc áp dngăđ gii quyt các vấnă đ điuăđ kinh t (ED) vi chcănĕngăchiăphíă không li. Đ xuất phngăphápătìmăkim hài hòa toàn cầu (NGHS). Vấnăđ ED thực t có chcănĕngă chi phí không li vi hn ch bìnhăđẳng và bấtăbìnhăđẳng mà làm cho các vấnăđ ca vic tìm kim tiăuătoƠnăcầu khó s dng hnăbất kỳ phngăphápătiăuăhóa khác. Trong bài báo này, các NGHS là gii quyt vi sự bìnhăđẳng và bấtăbìnhăđẳng khóăkhĕnătrongăbƠiătoánăđiuăđ kinh t.ăĐ xác nhn các kt qu thuăđc bằng cáchăđ xuất, NGHS và phiên bn ci tin khác ca sự hòa hp tìm kimă(IHS)ăđc áp dngăđ so sánh. Ngoài ra, các kt qu thuăđc t vicăNGHSăđc so sánh vi cácăphngăphápătrcăđơyăđc báo cáo trong các tài liu. Kt qu cho thấyăcácăđ xuất NGHS to ra gii pháp ttăhnăchoătất c các h thng nghiên cu. Bài báo:“A Genetic Algorithm for Solving the Optimal Power Flow Problem”. Tác gi:Tarek Bouktir, Linda Slimani, M. Belkacemi. [8]. Bài báo trình bày vic gii bài toán OPF trong mngăđin ln s dngăphngă pháp gii thut gen. Hàm mcătiêuădùngăđ tính toán là cực tiu chi phí nhiên liu máy phát vi các ràng buc công suấtămáyăphát,ăđin áp các nút, t bù,ăđầu phân áp nằm trong gii hn cho phép. Thi gian tính toán có th gim xung bằng cách phân chia các ràng buc tiăuăthƠnhărƠngăbuc tích cựcăđ thao tác trực tip bằng gii thut GA, duy trì các ràng buc th đng trong gii hn mm s dng bài toán dòng công suất truyn thng. Mng IEEE 30 nút đc ng dngăđ kim tra sự hiu qu [...]... u m t thu t toán lai gi a thu t toán tìm ki m sự hài hòa (HS) [3], và gi i thu t di truy n (GA) [2],ăđ c g i là thu t toán lai GA- HS ng d ng thu t toán lai GA- HS đ gi i các bài toán v đi uăđ kinh t ED v i nh h ng c aăđi m van công suất, và so sánh k t qu thuăđ c v iăcácăph ngăphápăkhác 1.3 NHI M V Đ TÀI VÀ GI I H NăĐ TÀI S d ngăph ngăpháp lai GA- HS ng d ng gi i các bài toán đi u ph i công suấtED v i Hàm... là bài toán ED v i hi u ngăđi m van công suất 5 Ch ng2 BĨIăTOÁNăĐI U PH I CÔNG SU T ED 2.1 GI I THI U Đ h th ngăđi n ho tăđ ng hi u qu và tin c y thì m t s kỹ thu tăđƣăđ c phát tri năđ tính toán xácăđ nh dự báo công suất và m c công suất phát.ăĐi u ph i công suất là m t trong các kỹ thu tătrênăđ đi u ch nh bi năđi u khi n và phân ph i công suất cho h th ngăđi n ho tăđ ng t iă u.ăĐi u ph i công suất cóăhaiăcách:ăđi... u ph i công suất cóăhaiăcách:ăđi u ph i công suất thựcăvƠăđi u ph i công suất ph năkháng.ăBƠi toán đi u ph i kinh t tìmă đi m ho tă đ ng t iă uă đ phân ph i công suất thực gi a các nhà máy nhằm gi m thấp nhất chi phí s n xuất Đi u ph i công suất ph n khángădùngăđ cực ti u t n thất h th ng, nâng cao hi u suất và kh nĕngăt n d ng ngu n BƠi toán đi u ph i công suất làm c i thi n vi c ho tăđ ng năđ nh... c aăđi m van công suất:  Bài toán m ng 13 nút máy phát v i hi u ngăđi m van  Bài toán m ng 40 nút máy phát v i hi u ngăđi m van 1.4 PH NGăPHÁPăNGHIểNăC U Nghiên c u lý thuy t haiăph ngăpháp t iă u:  Tìm ki m sự hài hòa (HS)  Gi i thu t di truy n (GA) Trênăc ăs s ălỦăthuy t,ăs ăđ gi i thu t haiăph k t h p t oăraăph ngăphápătrênăđ tìm ra cách ngăphápăm iăđ gi i bài toán phân b công suất t iă uămƠă... và ti n hành lai t o v i xác suất pc Ch n l c cá th và lai t oăh ng vi c tìm ki m c a thu t toán di truy n vào nh ng mi n t tăh năs d ng nh ngăthôngătinăđƣăbi t 3.4.2.1 Toán t lai cho ph ngăphápămƣăhóaănh phân và th p phân Ph c thực hi nănh ăsau: ngăpháp lai m tăđi măđ - Đ i v i m i cá th trong quần th m i, t o m t s ng u nhiên r trong kho ng [0, 1], n u r < pcthì cá th đóăđ c ch năđ lai t o - Ghépăđôiăcácăcáăth... thu t toán di truy n s tìmăđ c l i gi i t iă u cho bƠi toán C ăch mƣăhóaăvƠăhƠmăđánhăgiáăt o nên m i liên k t gi a thu t toán di truy n và bài toán c th cần gi i quy t Kỹ thu t mã hóa l i gi i có th rấtăkhácănhauăđ i v i t ngăbƠi toán vƠăđ i v i t ng d ng thu t toán di truy năkhácănhau.ăHƠmăđánhăgiáă xácă đ nhă đ phù h p c a các cá th đ i v i bài toán cần gi i.ă HƠmă đánhă giáă trong thu t toán di... nănh trong (2.2)ăđ đ năgi n bài toán t iă uăvƠăkh nĕngă ng d ng các kỹ thu t truy n th ngăđ tính toán (2.2) Fi ( P )  ai  bi P  ci P 2 G G G i i i Trong đóăai, bi, ci là h s chi phí c a hàm chi phí nhà máy th i 2.2.2 Ràng bu căđẳng th c Ràng bu c cân bằng công suất: Ràng bu c cân bằng công suất là ràng bu c đẳng th cădùngăđ gi m b t công suất h th ng dựaătrênănguyênălỦăc ăb n cân bằng gi a t ng công. .. năcácămôăhìnhăs năl ng đi n làm cho l i gi i bài toán t tăh nănh ngăvấnăđ khóăkhĕnăcũngătĕngălênăđángăk Mô hình ph bi n c i ti năbƠi toán đi u ph i kinh t bao g m: hàm chi phí có xét nhăh ng c aăđi m van công suất, vùng ho tăđ ng không liên t c và sự chuy n đ i các lo i nhiên li u; các lo i ràng bu c an ninh h th ngăđi nănh ăgi i h n dòng công suất, dự tr công suất máy phát và cấuăhìnhăđi n áp Trong ch ngănƠy chúng... van công suất đ c s d ng khá ph bi n trên th gi i 2.3.1 Đ căđi m c aăbƠi toán đi u ph i kinh t v iăđi m van công su t NhƠămáyăđi năth ng s d ng nhi uăvanăđ đi u khi n công suất phát c a nhà máy Trong giaiăđo năđầu khi van n păh iăn căđ c m trong nhà máy nhi tăđi n, chi phí do t năhaoăgiaătĕngăm tăcáchăđ t ng tălƠm cho hƠmăchiăphíăcóăđ nhấp nhô nh ăHình 2.2 Hi u ngănƠyăđ c g iălƠăđi m van công suất. .. trình bày h th ng các bi u th c c aăbƠi toán đi u ph i kinh t v i hàm chi phí tr năd ng b c hai c đi n và hàm chi phí có xét nhăh 2.2 BĨIăTOÁNăĐI U PH I KINH T C ng c aăđi m van công suất ĐI N BƠi toán đi u ph i kinh t c đi n là bài toán t iă uănhằmăxácăđ nh công suất phát ra c aăcácănhƠămáyăđ đ tăđ n k t qu là cực ti u chi phí v n hành Hàm m c tiêu c aăbƠi toán đi u ph i kinh t c đi n là cực ti u . phân b công suất sao cho h thng vn hành tiău: Các bài báo nước ngoài: BƠiăbáo:ăắLuận văn Thạc Sĩ, Ứng dụng thuật toán di truyền phân bố công suất tối u trong Hệ Thống Điện, Phạm Việt. hòa (HS) [3], và gii thut di truyn (GA) [2],ăđc gi là thut toán lai GA- HS. ng dng thut toán lai GA- HS đ gii các bài toán v điuăđ kinh t ED vi nh hng caăđim van công suất, . 4.2GIIăTHUTăCAăTHUTăTOÁN HS 25 4.3UăVÀăNHCăĐIMăTHUTăTOÁN HS 29 4.3.1ăuăđim ca HS 29 4.3.2Nhcăđim ca HS 29 4.4ăăPHỂNăTệCHăVệăD 29 Chngă5ăTHUT TOÁN LAI GA- HS VÀ NG DNG GII BÀI TOÁN ED