ĐIỀU ĐỘ NGUÔN PHÁT NHIỆT ĐIỆN BẰNG PHƯƠNG PHÁP PARTICLE SWARM OPTIMIZATION CẢI TIẾN

TỔNG LIÊN ĐOÀN LAO ĐỘNG VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÔN ĐỨC THẮNG KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐIỀU ĐỘ NGUỒN PHÁT NHIỆT ĐIỆN BẰNG PHƯƠNG PHÁP PARTICLE SWARM OPTIMIZATION CẢI TIẾN Người hướng dẫn : TH.S NGUYỄN TRUNG THẮNG Người thực : NGUYỄN NGỌC HỢP Lớp : 08DD1D Khoá : 12 THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH, NĂM 2015 LỜI CẢM ƠN Được phân công khoa Điện – Điện tử trường Đại Học Tôn Đức Thắng, đồng ý thầy hướng dẫn Th.S Nguyễn Trung Thắng em thực đề tài “Điều độ nguồn phát nhiệt điện phương pháp Particle Swarm Optimization (PSO) cải tiến” Em xin chân thành cảm ơn thầy hướng dẫn Th.S Nguyễn Trung Thắng hết lịng hướng dẫn dạy tận tình suốt thời gian hoàn thành đồ án tốt nghiệp Em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến q thầy co trường Đại Học Tơn Đức Thắng nói chung, quý thầy cô khoa Điện – Điện tử nói riêng tận tình giảng dạy em năm học vừa qua TP Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2015 Tác giả I CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC TƠN ĐỨC THẮNG Tơi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng tơi hướng dẫn khoa học Th.S Nguyễn Trung Thắng Các nội dung nghiên cứu, kết đề tài trung thực chưa công bố hình thức trước Những số liệu bảng biểu phục vụ cho việc phân tích, nhận xét, đánh giá tác giả thu thập từ nguồn khác có ghi rõ phần tài liệu tham khảo Ngoài ra, luận văn sử dụng số nhận xét, đánh số liệu tác giả khác, quan tổ chức khác có trích dẫn thích nguồn gốc Nếu phát có gian lận tơi xin hồn tồn chịu trách nhiệm nội dung luận văn Trường đại học Tơn Đức Thắng không liên quan đến vi phạm tác quyền, quyền tơi gây q trình thực (nếu có) TP Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2015 Tác giả II TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÔN ĐỨC THẮNG KHOA ĐIỆN –ĐIỆN TỬ - CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự – Hạnh phúc LỊCH TRÌNH LÀM ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Họ tên sinh viên: Lớp: MSSV: Tên đề tài: Tuần / ngày Nội dung Xác nhận GVHD GV HƯỚNG DẪN III MỤC LỤC DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ .vii DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU .viii DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT x LỜI MỞ ĐẦU CHƯƠNG GIỚI THIỆU CHUNG 1.1 Tổng quan 1.2 Giới thiệu phương pháp PSO CHƯƠNG THUẬT TOÁN PSO DÙNG CHO BÀI TOÁN ĐIỀU ĐỘ KINH TẾ NGUỒN PHÁT NHIỆT ĐIỆN 2.1 Phương pháp Global vision of PSO with inertia weight (GWPSO) 2.2 Phương pháp Global vision of PSO with contriction factor (GCPSO) 2.3 Phương pháp Local vision of PSO with inertia weight (LWPSO) 2.4 Phương pháp Lobal vision of PSO with contriction factor (LCPSO) 2.5 Phương pháp Improved Particle Swarm Optimization (IPSO) CHƯƠNG BÀI TOÁN ĐIỀU ĐỘ KINH TẾ NGUỒN PHÁT NHIỆT ĐIỆN SỬ DỤNG ĐA NHIÊN LIỆU 15 3.1 Bài toán nghiên cứu 15 3.2 Các ký hiệu 15 3.3 Xây dựng mơ hình toán 16 3.3.1 Hàm mục tiêu: 18 3.3.2 Ràng buộc cân công suất : 18 3.3.3 Ràng buộc giới hạn công suất phát : 18 CHƯƠNG ÁP DỤNG PHƯƠNG PHÁP IPSO CHO BÀI TOÁN ĐIỀU ĐỘ NGUỒN PHÁT NHIỆT ĐIỆN SỬ DỤNG ĐA NHIÊN LIỆU 19 IV 4.1 Khởi tạo 19 4.2 Vị trí tạo thơng qua tìm kiếm Lbest 20 4.3 Tiêu chuẩn dừng (Stopping criteria) 21 4.4 Thuật toán lặp 22 4.5 Lưu đồ giải thuật 23 CHƯƠNG KẾT QUẢ ÁP DỤNG THUẬT TOÁN IPSO CHO BÀI TOÁN ĐIỀU ĐỘ NGUỒN PHÁT SỬ DỤNG ĐA NHIÊN LIỆU 24 5.1 Thiết lập toán 24 5.2 Hiệu tham số Cauchy IPSO 26 5.3 So sánh hiệu IPSO với phương pháp GPSO 30 5.4 So sánh phương pháp IPSO phương pháp khác 40 5.5 Kết dùng IPSO điều độ công suất tối ưu cho tổ máy nhiệt điện 42 5.6 Nhận xét 43 CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 44 6.1 Kết luận 44 6.2 Hướng phát triển 44 CHƯƠNG CHUYÊN ĐỀ ỨNG DỤNG FUEL CELL VÀO HỆ THỐNG TRUYỀN ĐỘNG TRONG PHƯƠNG TIỆN GIAO THÔNG 45 7.1 GIỚI THIỆU VỀ FUEL CELL 45 7.1.1 Lịch sử trình phát triển 45 7.1.2 Cấu tạo 47 7.1.3 Nguyên lý hoạt động 48 7.1.4 Phân loại 49 7.1.5 Ưu điểm khuyết điểm 50 7.1.6 Ứng dụng 51 7.2 HỆ THỐNG TRUYỀN ĐỘNG FUEL CELL VEHICLE (FCV) 53 7.2.1 7.3 Fuel Cell Stack 53 MÔ HÌNH HỆ THỐNG TRUYỀN ĐỘNG FUEL CELL VEHICLE (FCV) 55 7.3.1 Khối Energy Management Subsystem (EMS) 57 7.3.2 Khối FCV Electrical Subsystem 61 V 7.3.3 7.4 Khối FCV Vehicle Dynamics Subsystem 65 Nguyên lý hoạt động hệ thống truyền động Fuel Cell Vehicle 67 TÀI LIỆU THAM KHẢO 70 VI DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 3-1: Hàm chi phí tổ máy tương ứng với loại nhiên liệu trường hợp Convex 16 Hình 3-2: Hàm chi phí tổ máy tương ứng với loại nhiên liệu trường hợp Nonconvex 17 Hình 4.1: Lưu đồ giải thuật thuật tốn IPSO 23 Hình 7-1: Mơ hình pin nhiên liệu William Robert Grove phát minh 46 Hình 7-2: Cấu tạo fuel cell 47 Hình 7-3: Toyota Mirai sử dụng pin nhiên liệu Hydro 51 Hình 7-4: Mơ hình Fuel Cell Stack 53 Hình 7-5: Mạch tương đương Fuel Cell Stack 53 Hình 7-6: Đồ thị phân cực Fuel Cell Stack 55 Hình 7-7: Mơ hình hệ thống truyền động Fuel Cell Vehicle 56 Hình 7-8: Mơ hình khối Energy Management Subsystem 57 Hình 7-9: Mạch Energy Management Subsystem 58 Hình 7-10: Mạch Battery Management System 60 Hình 7-11: Mạch Power Management System 60 Hình 7-12: Khối FCV Electrical Subsystem 61 Hình 7-13: Mạch FCV Electrical Subsystem 62 Hình 7-14: Sơ đồ hoạt động mạch động điện 64 Hình 7-15: Mơ hình FCV Vehicle Dynamics Subsystem 66 Hình 7-16: Biểu đồ vị trí bàn đạp ga, tốc độ xe, momen xoắn cơng suất xe 67 Hình 7-17: Biểu đồ đáp ứng điện Pin nhiên liệu Pin 68 VII DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU Bảng 5-1: Thông số hệ thống gồm 10 tổ máy 25 Bảng 5-2: So sánh hiệu việc sử dụng tham số Cauchy toán ELD cho tải 2400MW 26 Bảng 5-3: So sánh hiệu việc sử dụng tham số Cauchy toán ELD cho tải 2500MW 27 Bảng 5-4: So sánh hiệu việc sử dụng tham số Cauchy toán ELD cho tải 2600MW 28 Bảng 5-5: So sánh hiệu việc sử dụng tham số Cauchy toán ELD cho tải 2700MW 29 Bảng 5-6: Chi phí phát điện sử dụng đa nhiên liệu cho tải 2400MW dùng convex31 Bảng 5-7: Chi phí phát điện sử dụng đa nhiên liệu cho tải 2500MW dùng convex32 Bảng 5-8: Chi phí phát điện sử dụng đa nhiên liệu cho tải 2600MW dùng convex33 Bảng 5-9: Chi phí phát điện sử dụng đa nhiên liệu cho tải 2700MW dùng convex34 Bảng 5-10: Chi phí phát điện sử dụng đa nhiên liệu cho tải 2400MW dùng nonconvex 35 Bảng 5-11: Chi phí phát điện sử dụng đa nhiên liệu cho tải 2500MW dùng nonconvex 36 Bảng 5-12: Chi phí phát điện sử dụng đa nhiên liệu cho tải 2600MW dùng nonconvex 37 Bảng 5-13: Chi phí phát điện sử dụng đa nhiên liệu cho tải 2700MW dùng nonconvex 38 Bảng 5-14: So sánh chi phí phát điện cho tải 2400MW trường hợp convex 40 Bảng 5-15: So sánh chi phí phát điện cho tải 2500MW trường hợp convex 40 Bảng 5-16: So sánh chi phí phát điện cho tải 2600MW trường hợp convex 41 VIII Bảng 5-17: So sánh chi phí phát điện cho tải 2700MW trường hợp convex 41 Bảng 5-18: So sánh chi phí phát điện cho tải 2700MW trường hợp non-convex 42 Bảng 5-19: Phân phối công suất tối ưu cho tổ máy trường hợp convex 42 Bảng 5-20: Phân phối công suất tối ưu cho tổ máy trường hợp non-convex 43 IX ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Trang 57/71 7.3.1 Khối Energy Management Subsystem (EMS) Hình 7-8: Mơ hình khối Energy Management Subsystem  Khối Energy Management Subsystem (EMS) nhận tín hiệu tốc độ xe, tốc độ động (đo từ FCV Vehicle Dynamics) vị chí tăng ga (dao động từ 100% đến 100%, giá trị âm mô xe phanh) để điều khiển moment xoắn động phân phối xác điện từ nguồn điện (FC Battery) Trong mơ hình vị trí tăng ga thiết lập Accel1 mức 70%, 25%, 85%, -70% với thời gian tương ứng 0s, 4s, 8s, 12s Ứng Dụng Fuel Cell Vào Hệ Thống Truyền Động Trong Phương Tiện Giao Thông SVTH: Nguyễn Ngọc Hợp ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Hình 7-9: Mạch Energy Management Subsystem Trang 58/71 Ứng Dụng Fuel Cell Vào Hệ Thống Truyền Động Trong Phương Tiện Giao Thông SVTH: Nguyễn Ngọc Hợp ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Trang 59/71  Mạch EMS có khối quan trọng là: Battery Management System Power Management System + Khối Battery Management System (BMS): quản lý lượng Pin, trì trạng thái nạp điện State Of Charge (SOC) Pin mức 40% đến 80% Khi điện Pin thấp 40% (SOC < 40) Flip Flop RS BMS kích hoạt chế độ nạp điện cho pin đến lượng pin đạt 80% (SOC >80) ngắt trình nạp điện cho pin Ngồi cịn ngăn cản sụp đổ điện áp cách kiểm soát điện cần thiết từ Pin + Khối Power Management System (PMS): kiểm soát điện áp định mức động điện cách tách đáp ứng điện từ pin pin nhiên liệu Điện điều khiển chuyển đổi DC/DC (nằm mạch FCV Electrical Subsystem) Ứng Dụng Fuel Cell Vào Hệ Thống Truyền Động Trong Phương Tiện Giao Thông SVTH: Nguyễn Ngọc Hợp ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Ứng Dụng Fuel Cell Vào Hệ Thống Truyền Động Trong Phương Tiện Giao Thơng Hình 7-11: Mạch Power Management System Hình 7-10: Mạch Battery Management System Trang 60/71 SVTH: Nguyễn Ngọc Hợp ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Trang 61/71 7.3.2 Khối FCV Electrical Subsystem Hình 7-12: Khối FCV Electrical Subsystem Khối FCV Electrical Subsystem gồm có bốn phần: pin pin nhiên liệu gắn với chuyển đổi DC/DC để cung cấp điện áp định mức cho động điện thông qua chuyển đổi AC/DC động Khối FCV Electrical Subsystem nhận tín hiệu momen xoắn động điện pin nhiên liệu từ EMS tốc độ động đo từ xe để điều kiển điện đáp ứng từ pin pin nhiên liệu điều khiển momen xoắn động điện truyền cho truyền động xe khối FCV Vehicle Dynamics Lúc đầu dòng điện từ pin nhiên liệu truyền qua chuyển đổi DC/DC, tùy điện pin nhiên liệu truyền vào so với điện định mức động điện mà chuyển đổi DC/DC điều chỉnh điện truyền vào từ Pin (Battery) Cấu tạo chi tiết khối FCV Electrical Subsystem mơ tả hình 7-12 Ứng Dụng Fuel Cell Vào Hệ Thống Truyền Động Trong Phương Tiện Giao Thông SVTH: Nguyễn Ngọc Hợp ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Hình 7-13: Mạch FCV Electrical Subsystem Trang 62/71 Ứng Dụng Fuel Cell Vào Hệ Thống Truyền Động Trong Phương Tiện Giao Thông SVTH: Nguyễn Ngọc Hợp ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Trang 63/71  Cụm Pin nhiên liệu cụm 400 pin, 288 VDC, 100 kW Proton Exchange Membrane (PEM)  Bộ chuyển đổi DC/DC (loại buck) điều khiển dòng điện  Pin pin Lithium-Ion 13,9 Ah, 288 Vdc, 25 kW  Động điện máy điện đồng nam châm vĩnh cửu 288 Vdc, 100 kW gắn với truyền động xe Động có cực (loại rotor lồi) Sử dụng điều khiển vector thông lượng để động đạt tốc độ tối đa 12.500 rpm Sơ đồ chi tiết mơ tả hình 2-10 Điện áp từ chuyển đổi DC/DC đưa vào chuyển đổi pha qua đo áp sau đưa vào động điện Tín hiệu tốc độ quay động điện chuyển vào điều khiển tốc độ (Speed Controller) truyền vào điều khiển vector thông lượng (VECT) để điều khiển momen xoắn máy điện truyền vào truyền động xe Ứng Dụng Fuel Cell Vào Hệ Thống Truyền Động Trong Phương Tiện Giao Thông SVTH: Nguyễn Ngọc Hợp ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Hình 7-14: Sơ đồ hoạt động mạch động điện Trang 64/71 Ứng Dụng Fuel Cell Vào Hệ Thống Truyền Động Trong Phương Tiện Giao Thông SVTH: Nguyễn Ngọc Hợp ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Trang 65/71 7.3.3 Khối FCV Vehicle Dynamics Subsystem Khối FCV Vehicle Dynamics Subsystem gồm tất phận khí xe Mơ hình chi tiết mơ hình 2.11 gồm phận sau:  Trục truyền động (Drive Shaft): đầu gắn với động điện khối FCV Electrical Subsystem, đầu gắn với bánh giảm đơn (Simple Gear), ma sát tổng hợp (Total Friction), môi trường truyền lực cảm biến tốc độ  Simple Gear : Bánh giảm đơn gắn với trục truyền động truyền giảm tốc độ quay truyền từ động điện để tăng momen xoắn đến vi sai gắn với hộp số  Bộ vi sai (Differential): Chia momen xoắn nhận từ Simple Gear thành phần truyền đến phận bánh xe  Tire: Mô bánh xe xe với thơng số bán kính vành xe, lực ép thẳng định mức lên lốp, lực ép dọc lớn lên lốp tải định mức, tổn thất lực tối đa tải định mức, độ dãn nở lốp tải định mức  Tire inertia : mơ qn tính lốp xe  Bộ ma sát tổng hợp hay ma sát nhớt (total friction): biểu thị tất tổn thất thống khí gắn với hộp cac-te (Housing)  Cảm biến tốc độ (Speed sensor): đo tốc độ động xe để đưa vào khối EMS Ứng Dụng Fuel Cell Vào Hệ Thống Truyền Động Trong Phương Tiện Giao Thông SVTH: Nguyễn Ngọc Hợp ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Hình 7-15: Mơ hình FCV Vehicle Dynamics Subsystem Trang 66/71 Ứng Dụng Fuel Cell Vào Hệ Thống Truyền Động Trong Phương Tiện Giao Thông SVTH: Nguyễn Ngọc Hợp ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Trang 67/71 7.4 Nguyên lý hoạt động hệ thống truyền động Fuel Cell Vehicle Hệ thống mô chu kỳ T = 16s Các chế độ hoạt động FCV chu kỳ hoàn chỉnh là: gia tốc, giảm ga, tăng ga hãm phanh Tương ứng với vị trí bàn đạp ga thiết lập 70%, 25%, 85%, và-70% Hình 7-16: Biểu đồ vị trí bàn đạp ga, tốc độ xe, momen xoắn công suất xe Ứng Dụng Fuel Cell Vào Hệ Thống Truyền Động Trong Phương Tiện Giao Thông SVTH: Nguyễn Ngọc Hợp ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Trang 68/71 Hình 7-17: Biểu đồ đáp ứng điện Pin nhiên liệu Pin  Tại t = 0s, xe đứng yên người lái xe đạp bàn đạp ga đến vị trí 70% Pin bắt đầu cung cấp điện pin nhiên liệu bắt đầu cung cấp điện (do thời gian phản ứng nhiên liệu pin nhiên liệu) điện cung cấp từ Pin giảm Xe bắt đầu trình gia tốc  Tại t = 0.7s, Pin nhiên liệu bắt đầu cung cấp lượng khơng có khả để đạt điện yêu cầu thời gian phản ứng chậm Vì pin tiếp tục cung cấp lượng điện cho động  Tại t = 4s, bàn đạp ga nhả lại đến vị trí 25%, xe tăng tốc chậm lại (tốc độ tăng chậm quán tính gia tốc) Lúc pin nhiên liệu làm giảm Ứng Dụng Fuel Cell Vào Hệ Thống Truyền Động Trong Phương Tiện Giao Thông SVTH: Nguyễn Ngọc Hợp ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Trang 69/71 điện lập tức, pin hấp thụ lượng từ pin nhiên liệu đẻ trì moment xoắn đạt mức yêu cầu (dòng điện pin giá trị âm)  Tại t = 6s, Pin nhiên liệu đạt tới điện yêu cầu Điện cung cấp từ pin ngắt khỏi hệ thống  Tại t = 8s, Bàn đạp ga đẩy lên 85% Pin nhiên liệu không đáp ứng kịp Pin cung cấp phụ thêm điện (khoảng 25kW) Tuy nhiên tổng điện cung cấp từ Pin Pin nhiên liệu không đạt điện yêu cầu thời gian phản ứng pin nhiên liệu Do đó, momen xoắn đo động không đạt giá trị yêu cầu  Tại t = 8.45s, momen xoắn động đo đạt giá trị yêu cầu Lúc điện pin nhiên liệu gia tăng nên điện từ pin giảm dần đến 6kW  Tại t = 10.9s, SOC pin trở nên thấp 40% (nó vào khoảng 40,32% bắt đầu mơ phỏng) pin cần sạc lại Pin nhiên liệu cung cấp điện cho pin động Lúc điện pin trở thành giá trị âm Nó có nghĩa pin nhận điện từ pin nhiên liệu sạc xe tăng tốc Tại thời điểm này, momen xoắn yêu cầu đáp ứng (do pin dang sạc)  Tại t = 12 s, bàn đạp ga thiết lập mức -70% ( mô hãm phanh) Động hoạt động máy phát điện truyền động bánh xe Động xe biến đổi thành lượng điện lưu trữ pin Đối với vị trí bàn đạp này, mơ-men xoắn cần -140 Nm khơng thể đạt pin hấp thụ 25 kW điện Do đó, điện pin nhiên liệu giảm theo thời gian đáp ứng  Tại t = 15s, điện pin nhiên liệu khoảng kW (điện tối thiểu)  Tốc độ xe tăng từ 0km/h đến 42km/h 4s gia tốc, đạt đến gần 60km/h 4s giảm ga, tăng lên 90km/h 4s tăng tốc giảm dần hãm phanh Ứng Dụng Fuel Cell Vào Hệ Thống Truyền Động Trong Phương Tiện Giao Thông SVTH: Nguyễn Ngọc Hợp ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Trang 70/71 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] J.B Park, K.S Lee, K.W Lee (2005), “A particle swarm optimization for economic dispatch with nonsmooth cost function” IEEE Transactions on Power Systems 12, 34-42 [2] S.C Lee, Y.H Kim (2002),“An enhanced Lagrangian neural network for the ELD problems with piecewise quadratic cost functions and nonlinear constraints”, Electric Power Systems Research 60, 167–177 [3] J.H Park, Y.S Kim, I.K Eom, K.Y Lee (1993), “Economic load dispatch for piecewise quadratic cost function using Hopfield neural network”, IEEE Transactions on Power Systems 8, 1030-1038 [4] T Jayabarathi, K Jayaprakash, D.N Jeyakumar, T Raghunathan (2005), “Evolutionary programming techniques for different kinds of economic dispatch problems”, Electric Power Systems Research 73, 169-176 [5] Nasimul Noman, Hitoshi Iba (2008), “Differential evolution for economic load dispatch problems”, Electric Power Systems Research 78, 1322-1331 [6] R Balamurugan, S Subramanian (2007), “Self-Adaptive Differential Evolution Based Power Economic Dispatch of Generators with Valve-Point Effects and Multiple Fuel Options”, World Academy of Science, engineering and technology 27 [7] K.Y Lee, A Sode-Yome, J.H Park (1998), “Adaptive Hopfield neural networks for economic load dispatch”, IEEE Transactions on Power Systems 13, 519-526 Ứng Dụng Fuel Cell Vào Hệ Thống Truyền Động Trong Phương Tiện Giao Thông SVTH: Nguyễn Ngọc Hợp ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Trang 71/71 [8] Vo Ngoc Dieu, Weerakorn Ongsakul, Jirawadee Polprasert (2011), “The augmented Lagrange Hopfield network for economic dispatch with multiple fuel options”, Mathematical and Computer Modelling [9] Nguyen Trung Thang (2011), “Solving economic dispatch problem with piecewisequadratic cost functions using lagrange multiplier theory”, 3rd international conference on computer technology and development [10] Nguyễn Dáo, Nguyễn Trung Thắng, Nguyễn Minh Đức Cường (2012), “Giải toán tối ưu tổ máy phát đa nhiên liệu sử dụng hàm tương đương lý thuyết Lagrange”, Tạp chí khoa học công nghệ, ĐH Đà Nẵng, số [11] C.-L Chiang (2005), “Improved genetic algorithm for power economic dispatch of units with valve-point effects and multiple fuels”, IEEE Transactions on Power Systems, vol.20, No.4, 1690–1699 [12] I Selvakumar and K Thanushkodi (2007), “A new particle swarm optimization solution to nonconvex economic dispatch problems”, IEEE Transactions on Power Systems, Vol 22, No.1, 42–51 [13] J Kennedy, and R Eberhart (1995), “Particle swarm optimization”, in Proc of the IEEE Int Conf on Neural Networks, Piscataway, NJ, pp 1942–1948 [14] Pierre Mercier, “Demonstration of a Fuel Cell Vehicle (FCV) power train using SimPowerSystems and SimDriveline”, 02 Sep 2014, http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/33309-fuel-cellvehicle fcv power-train Ứng Dụng Fuel Cell Vào Hệ Thống Truyền Động Trong Phương Tiện Giao Thông SVTH: Nguyễn Ngọc Hợp