Luận văn 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 được trình...
H U TE C H - PHÂ Chuyên ngành : 60 52 50 06 2012 H U TE C H - Chuyên ngành : ngành: 60 52 50 PHÒNG QLKH - - - TP HCM, ngày 15 tháng 09 11 NAM Ngày, 20/09/1970 Chuyên ngành: MSHV: 1081031009 II- H U TE Nghiê C H I- : - ; , 30 nút; - EPSO, NPSO, Newton Genetic; IIIIVV- 15/19/2011 15/06/2012 cho i L u L H U TE C H cơng trình khác ii Công ngh C H H U TE – – g viên, iii TÓ báo Các H U TE C H u C EPSO, NPSO, Newton Genetic iv Trang QUAN TOÁN DE 1.1 T ng quan v thu t toán DE: 1.2 Gi i thi u thu t toán DE: GI I THI U BÀI TỐN PHÂN B TRONG H TH N CƠNG SU T T 2.1 C H H U TE erential Evolution 12 12 23 30 31 31 32 35 37 38 v 39 40 40 41 42 44 H U TE C H 47 47 48 52 52 56 59 61 86 90 91 92 vi D Trang Hình 2.1 Hình 2.2 11 Hình 2.3 16 Hình 2.4 22 Hình 3.1 33 Hình 3.2 34 Hình 4.1 87 H U TE C H atlab 89 vii Trang 17 24 P 39 42 4.3 44 4.4 46 C H 47 B H U TE - máy phát – 50 51 54 54 55 55 12 56 13 58 14 58 59 59 4.17 So sánh k EPSO NPSO 87 4.18 So sánh k Newton Genetic 89 Cá th Cá th 380 120 250 90 150 15617.9678 C H Cá th 350 100 200 80 100 16402.2676 H U TE P1 P2 P3 P4 P5 F(PG) Cá th 400 150 230 100 140 15510.5176 Cá th Cá th 450 160 275 130 180 15280.8047 Cá th 420 320 360 140 80 90 210 170 185 P4 120 70 110 P5 125 85 150 F(PG) 15537.2803 17183.9297 16060.2549 P1 P2 P3 Ch Ch T i =1 + F x (Xb – Xc) Xc 380 120 250 90 150 15617.9678 Xb - Xc F (Xb - Xc) Xa + F (Xb - Xc) 70 42 392 P2 40 24 124 P3 25 15 215 P4 40 24 104 P5 30 18 118 F(PG) - - 15751.7314 P1 H U TE Xb 450 160 275 130 180 15280.8047 P1 P2 P3 P4 P5 F(PG) Xa 350 100 200 80 100 16402.2676 C H a T 150 P3 230 P4 100 P5 F(PG) Ch th Vector th nghi 400 Random# 0.8 124 150 0.7 215 230 0.8 104 104 0.6 H U TE P2 bi 392 C H P1 Vector m tiêu 400 140 118 140 0.7 15510.5176 15751.7314 15499.4014 - P1 P2 P3 P4 P5 F(P G) Cá th 400 150 230 104 140 15499.4014 Hoàn thi th N C H i H U TE Ch Ch T = 2…… Xi =7 P1 P2 P3 P4 P5 F(PG) C H Cá th 395.52 169.84 247.12 115.44 150 15378.9072 H U TE P1 P2 P3 P4 P5 F(PG) Cá th 469.2 178 266.32 118 188.4 15294.8477 Cá th 420 178 268 121.84 174 15283.9365 Cá th 444 168.4 250 126.4 174 15279.959 Cá th 486 190 246.4 136 165 15308.8643 Cá th 444.8 175.6 264.8 125.6 168.6 15276.2393 Cá th 410 187.12 255.28 135.52 168.6 15293.4365 b b l C H Th H U TE P6 = PD - P1 - P2 - P3 - P4 - P5 P6 = 1263 - 444.8 - 175.6 - 264.8 125.6 - 168.6 = 83.6 (MW) T 15276.2393 MW Bài gi H U TE C H Bài 1: K Matlab qua 200 l gian t Bài gi So sánh k NPSO T EPSO 446.7072691 171.2579804 264.1056432 125.2167933 172.118859 83.59345494 15275.93039 C H DE 446.706659 171.258462 264.104672 125.216514 172.118671 83.595022 15275.930392 H U TE Nhà máy P1 P2 P3 P4 P5 P6 NPSO 446.7072640 171.2579818 264.1056555 125.2167645 172.1188751 83.5934587 15275.9303918 Bài gi H U TE C H Bài 2:H th g nhà máy có hàm chi phí sau: C1 = 200 + 7,0P1 + 0,008P12 C2 = 180 + 6,3P2 + 0,009P22 C3 = 140 + 6,8P3 + 0,007P32 Công su t PD = 150MW Ràng bu b cân b : 10MW P1 85MW 10MW P2 80MW 10MW P3 70MW Ràng bu cân b : P1 + P2 + P3 – PL = PD Ràng bu t th công su tác d h th : PL = 0,000218 P12+ 0,000228 P22 + 0,000179 P32 Bài gi Bài có thêm ràng bu m F ' ( PG ) C H Hàm m Ci ( Pi ) P1 P2 P3 i Ràng bu H U TE F ' ( PG ) 0,008P12 0,009 P22 0,007 P32 P1 6,3P2 6,8P3 520 PL = 0,000218 P12+ 0,000228 P22 + 0,000179 P32 Ràng bu P1 + P2 + P3 – PL = PD Bài gi Áp d | PD H U TE G1 (PG ) C H P1 + P2 + P3 – 0,000218 P12 – 0,000228 P22 – 0,000179 P32 –150 = PL PGi | i " ' Hàm thích nghi: F (PG ) F (PG ) G1 (PG ) Ch = 20: F" (PG ) 0,008P12 0,009P22 0,007P32 7P1 6,3P2 6,8P3 520 20 | P1 P2 P3 – 0,000218P12 – 0,000228 P2 – 0,000179 P32 –150 | Bài gi H U TE C H K 200 l 0.5 giây Bài gi B Genetic d Chi phí ($/h) Th (s) 35.0907 64.1317 52.4767 Genetic 35.6052 63.7088 52.3788 1.699098 1.6991 1.6929 1592.649548 1592.65 1592.65 H U TE T DE 35.091094 64.131406 52.476597 C H Nhà máy P1 P2 P3 0.531 Ng 2.7969 T Thu s tr th H U TE Tuy v C H ti H U TE C H C ... H công trình khác ii Cơng ngh C H H U TE – – g viên, iii TÓ báo Các H U TE C H u C EPSO, NPSO, Newton Genetic iv Trang QUAN TOÁN DE 1.1 T ng quan v thu t toán DE: 1.2 Gi i thi u thu t toán. .. Genetic 89 C H : H U TE T NG QUAN THU T TOÁN DE (DIFFERENTIAL EVOLUTION) Gi i thi u thu t toán DE xu t thu t gi i pháp vi c t vi c phân bó cơng su t h th n gi i tốn phân b cơng su t OPF (Optimal Power... nâng c p t toán phân b công su t t n l c ph i tìm cách gi i quy t t r gi i thu t khác C H Vì v th u lo i H U TE G c công ngh thông tin xu t hi n gi i thu t DE i thu t có nhi c ng d ng vào nhi c,