Nghiên cứu, đánh giá ảnh hưởng của nguồn điện gió công suất lớn đến hệ thống điện.Nghiên cứu, đánh giá ảnh hưởng của nguồn điện gió công suất lớn đến hệ thống điện.Nghiên cứu, đánh giá ảnh hưởng của nguồn điện gió công suất lớn đến hệ thống điện.Nghiên cứu, đánh giá ảnh hưởng của nguồn điện gió công suất lớn đến hệ thống điện.Nghiên cứu, đánh giá ảnh hưởng của nguồn điện gió công suất lớn đến hệ thống điện.Nghiên cứu, đánh giá ảnh hưởng của nguồn điện gió công suất lớn đến hệ thống điện.Nghiên cứu, đánh giá ảnh hưởng của nguồn điện gió công suất lớn đến hệ thống điện.Nghiên cứu, đánh giá ảnh hưởng của nguồn điện gió công suất lớn đến hệ thống điện.Nghiên cứu, đánh giá ảnh hưởng của nguồn điện gió công suất lớn đến hệ thống điện.Nghiên cứu, đánh giá ảnh hưởng của nguồn điện gió công suất lớn đến hệ thống điện.Nghiên cứu, đánh giá ảnh hưởng của nguồn điện gió công suất lớn đến hệ thống điện.Nghiên cứu, đánh giá ảnh hưởng của nguồn điện gió công suất lớn đến hệ thống điện.Nghiên cứu, đánh giá ảnh hưởng của nguồn điện gió công suất lớn đến hệ thống điện.Nghiên cứu, đánh giá ảnh hưởng của nguồn điện gió công suất lớn đến hệ thống điện.Nghiên cứu, đánh giá ảnh hưởng của nguồn điện gió công suất lớn đến hệ thống điện.Nghiên cứu, đánh giá ảnh hưởng của nguồn điện gió công suất lớn đến hệ thống điện.Nghiên cứu, đánh giá ảnh hưởng của nguồn điện gió công suất lớn đến hệ thống điện.Nghiên cứu, đánh giá ảnh hưởng của nguồn điện gió công suất lớn đến hệ thống điện.Nghiên cứu, đánh giá ảnh hưởng của nguồn điện gió công suất lớn đến hệ thống điện.Nghiên cứu, đánh giá ảnh hưởng của nguồn điện gió công suất lớn đến hệ thống điện.Nghiên cứu, đánh giá ảnh hưởng của nguồn điện gió công suất lớn đến hệ thống điện.Nghiên cứu, đánh giá ảnh hưởng của nguồn điện gió công suất lớn đến hệ thống điện.Nghiên cứu, đánh giá ảnh hưởng của nguồn điện gió công suất lớn đến hệ thống điện.Nghiên cứu, đánh giá ảnh hưởng của nguồn điện gió công suất lớn đến hệ thống điện.Nghiên cứu, đánh giá ảnh hưởng của nguồn điện gió công suất lớn đến hệ thống điện.Nghiên cứu, đánh giá ảnh hưởng của nguồn điện gió công suất lớn đến hệ thống điện.Nghiên cứu, đánh giá ảnh hưởng của nguồn điện gió công suất lớn đến hệ thống điện.Nghiên cứu, đánh giá ảnh hưởng của nguồn điện gió công suất lớn đến hệ thống điện.Nghiên cứu, đánh giá ảnh hưởng của nguồn điện gió công suất lớn đến hệ thống điện.Nghiên cứu, đánh giá ảnh hưởng của nguồn điện gió công suất lớn đến hệ thống điện.Nghiên cứu, đánh giá ảnh hưởng của nguồn điện gió công suất lớn đến hệ thống điện.
ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯ VÕ VĂN PHƯƠNG NGHIÊN CỨU, ĐÁNH GIÁ ẢNH HƯỞNG CỦA NGUỒN ĐIỆN GIĨ CƠNG SUẤT LỚN ĐẾN HỆ THỐNG ĐIỆN Chuyên ngành: Kỹ thuật điện Mã số: 52 02 01 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT Đà Nẵng – 2016 ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯ VÕ VĂN PHƯƠNG NGHIÊN CỨU, ĐÁNH GIÁ ẢNH HƯỞNG CỦA NGUỒN ĐIỆN GIĨ CƠNG SUẤT LỚN ĐẾN HỆ THỐNG ĐIỆN Chuyên ngành: Kỹ thuật điện Mã số: 52 02 01 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT Người hướng dẫn khoa học: PGS TS Đinh Thành Việt GS.TSKH Trần Quốc Tuấn Đà Nẵng – 2023 i LỜI CAM ĐOAN Tơi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng Những số liệu, kết nêu luận án trung thực chưa cơng bố cơng trình khác Tác giả luận án Võ Văn Phương ii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i MỤC LỤC ii DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT vi DANH MỤC CÁC HÌNH vii DANH MỤC CÁC BẢNG xi MỞ ĐẦU 1 Tính cấp thiết đề tài Mục đích nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu Đối tượng phạm vi nghiên cứu Ý nghĩa khoa học thực tiễn luận án Bố cục luận án CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ NGUỒN ĐIỆN GIÓ VÀ CÁC NGHIÊN CỨU VỀ VẤN ĐỀ ẢNH HƯỞNG CỦA NGUỒN ĐIỆN GIĨ CƠNG SUẤT LỚN ĐẾN HỆ THỐNG ĐIỆN VÀ THỊ TRƯỜNG ĐIỆN 1.1 Tổng quan nguồn điện gió 1.2 Tình hình nghiên cứu ảnh hưởng nguồn điện gió cơng suất lớn hệ thống điện thị trường điện 13 1.2.1 Các nghiên cứu ảnh hưởng nguồn điện gió đến hệ thống điện thị trường điện 14 1.2.2 Các nghiên cứu quy hoạch phát triển nguồn điện gió 15 1.2.3 Các nghiên cứu dự báo công suất phát nguồn điện gió 17 1.3 Kết luận chương 29 CHƯƠNG 30 NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA NGUỒN ĐIỆN GIĨ CƠNG SUẤT LỚN ĐẾN HỆ THỐNG ĐIỆN VÀ THỊ TRƯỜNG ĐIỆN 30 iii 2.1 Đặt vấn đề 30 2.2 Mơ hình turbine, máy phát điện gió 31 2.2.1 Phân loại turbine gió 31 2.2.2 Cấu trúc turbine gió: 32 2.2.3 Turbine gió sử dụng máy phát điện đồng nam châm vĩnh cửu nối lưới 33 2.2.4 Năng lượng gió cơng suất gió: 35 2.2.5 Bộ chuyển đổi phía máy phát phía lưới: 37 2.2.6 Bộ điều khiển góc cánh: 37 2.3 Ảnh hưởng nguồn điện gió cơng suất lớn đến hệ thống điện 37 2.3.1 Cân công suất ổn định hệ thống điện 37 2.3.2 Chất lượng điện 38 2.3.3 Ảnh hưởng đến đường dây tải điện 39 2.3.4 Ảnh hưởng đến vận hành tối ưu nhà máy điện 39 2.3.5 An ninh cung cấp điện môi trường 40 2.4 Nghiên cứu tính tốn phân tích ảnh hưởng nguồn điện gió đến hệ thống điện 40 2.4.1 Lưới điện nghiên cứu 41 2.4.2 Kết mô 46 2.5 Ảnh hưởng nguồn điện gió cơng suất lớn đến thị trường điện 69 2.5.1 Ảnh hưởng đến giá thị trường 69 2.5.2 Tăng chi phí cho dịch vụ phụ trợ 71 2.5.3 Ảnh hưởng đến tài nhà máy điện gió tham gia thị trường điện 72 2.6 Nghiên cứu ảnh hưởng sai số dự báo cơng suất phát nguồn điện gió đến doanh thu nhà máy điện gió tham gia thị trường phát điện cạnh tranh 73 2.7 Kết luận chương 77 CHƯƠNG 79 iv NGHIÊN CỨU TỐI ƯU HOÁ TÍCH HỢP NGUỒN NĂNG LƯỢNG TÁI TẠO VÀO HỆ THỐNG ĐIỆN XÉT ĐẾN CÁC KỊCH BẢN GIẢM LƯỢNG KHÍ THẢI CO2 79 3.1 Đặt vấn đề 79 3.2 Mơ hình tính toán 80 3.2.1 Hàm mục tiêu 80 3.2.2 Các ràng buộc 81 3.2.3 Phát thải CO2 81 3.2.4 Thuật toán tối ưu hoá tích hợp nguồn lượng tái tạo vào hệ thống điện xét đến kịch giảm lượng khí thải CO2 82 3.3 Nghiên cứu tối ưu hố tích hợp nguồn lượng tái tạo vào hệ thống điện theo kịch giảm lượng khí thải CO2 83 3.3.1 Mơ hình lưới điện nghiên cứu 83 3.3.2 Kết mô 87 3.4 Kết luận chương 95 CHƯƠNG 97 NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ BÁO CƠNG SUẤT PHÁT NGUỒN ĐIỆN GIĨ SỬ DỤNG MẠNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO KẾT HỢP VỚI CÁC THUẬT TOÁN TỐI ƯU 97 4.1 Đặt vấn đề 97 4.2 Mạng trí tuệ nhân tạo thuật toán tối ưu 99 4.2.1 Mạng trí tuệ nhân tạo (ANN) 99 4.2.2 Thuật toán tối ưu hoá bầy đàn 101 4.2.3 Thuật toán di truyền (GA) 103 4.2.4 Thuật tốn PSO-ANN để huấn luyện mạng trí tuệ nhân tạo 105 4.3 Mơ hình dự báo cơng suất phát nguồn điện gió sử dụng mạng trí tuệ nhân tạo kết hợp với thuật tốn tối ưu 108 4.3.1 Mơ hình dự báo cơng suất phát nguồn điện gió PSO-PSO-ANN 108 4.3.2 Mơ hình dự báo cơng suất phát nguồn điện gió GA-PSO-ANN 110 v 4.3.3 Dữ liệu 113 4.4 Kết thử nghiệm 116 4.4.1 Phương pháp đánh giá kết 116 4.4.2 Kết thử nghiệm 117 4.5 Kết luận chương 122 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 124 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC vi DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT ANN Artificial Neural Network - Mạng trí tuệ nhân tạo BESS Battery Energy Storage System - Hệ thống tích trữ lượng CAGR Compound Annual Growth Rate - Tốc độ tăng trưởng hàng năm kép COP21 The 21st Conference of the Parties - Hội nghị thượng đỉnh lần thứ 21 Công ước khung Liên hợp quốc biến đổi khí hậu EMS Energy Management Systems - Hệ thống quản lý lượng EVN Tập đoàn Điện lực Việt Nam GA Genetic Algorithm - Thuật toán di truyền GDP Gross Domestic Product - Tổng sản phẩm nội địa GHG Green-house Gases - Khí nhà kính GWEC Global Wind Energy Council - Uỷ ban lượng gió tồn cầu IEA International Energy Agency - Cơ quan lượng quốc tế IRENA International Renewable Energy Agency - Cơ quan lượng tái tạo quốc tế MAPE Mean Absolute Percentage Error - Sai số phần trăm giá trị tuyệt đối trung bình MBA Máy biến áp NMĐ Nhà máy điện MOPSO Multi Objective Particle Swarm Optimisation - Thuật toán tối ưu hoá bầy đàn đa mục tiêu MSE Mean Squared Error - Sai số bình phương trung bình NLTT Năng lượng tái tạo PSO Particle Swarm Optimisation - Thuật toán tối ưu hoá bầy đàn SCADA Supervisory Control and Data Acquisition - Hệ thống giám sát, điều khiển thu thập liệu vii DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 1.1 Cơng suất lắp đặt nguồn điện gió tồn giới qua năm Hình 1.2 Luỹ kế tổng cơng suất lắp đặt nguồn điện gió tồn giới Hình 1.3 Tỷ trọng đóng góp lắp đặt nguồn điện gió năm 2022 khu vực (biểu đồ bên trái) quốc gia (biểu đồ bên phải) Hình 1.4 Sản lượng điện nguồn điện gió phát Hình 1.5 Bản đồ tiềm gió Việt Nam độ cao 100m 11 Hình 2.1 Turbine gió trục ngang (a) turbine gió trục đứng (b) 32 Hình 2.2 Sơ đồ cấu trúc turbine gió sử dụng máy phát điện đồng nam châm vĩnh cửu nối lưới 34 Hình 2.3 Đường cong biểu diễn mối quan hệ 𝑐𝑝 𝜆 36 Hình 2.4 Đường cong biểu diễn mối quan hệ 𝑃𝑚 tốc độ gió 36 Hình 2.5 Sơ đồ lưới điện IEEE nút nhà máy điện gió nghiên cứu 41 Hình 2.6 Sơ đồ lưới điện IEEE nút bổ sung thêm nhà máy điện gió thể chương trình mơ 42 Hình 2.7 Mơ hình turbin gió sử dụng máy phát cảm ứng điện từ 45 Hình 2.8 Mơ hình nhà máy điện gió phần mềm DigSilent 45 Hình 2.9 Điện áp nút kịch 47 Hình 2.10 Điện áp nút kịch 47 Hình 2.11 Điện áp nút kịch 47 Hình 2.12 Cơng suất phát nguồn kịch 48 Hình 2.13 Cơng suất phát nguồn kịch 48 Hình 2.14 Cơng suất phát nguồn kịch 49 Hình 2.15 Công suất truyền tải đường dây kịch 49 Hình 2.16 Cơng suất truyền tải đường dây kịch 50 Hình 2.17 Cơng suất truyền tải đường dây kịch 50 Hình 2.18 Đồ thị dịng điện ngắn mạch kịch 51 Hình 2.19 Đồ thị dịng điện ngắn mạch kịch 52 viii Hình 2.20 Đồ thị dịng điện ngắn mạch kịch 52 Hình 2.21 Vi phạm mức độ mang tải thiết bị kịch 54 Hình 2.22 Vi phạm điện áp nút kịch 54 Hình 2.23 Vi phạm mức độ mang tải thiết bị kịch 54 Hình 2.24 Vi phạm điện áp nút kịch 55 Hình 2.25 Vi phạm mức độ mang tải thiết bị kịch 55 Hình 2.26 Vi phạm điện áp nút kịch 55 Hình 2.27 Điện áp nút 8, điện áp nút dòng điện ngắn mạch nút kịch 56 Hình 2.28 Điện áp nút 8, điện áp nút dòng điện ngắn mạch nút kịch 57 Hình 2.29 Điện áp nút 8, điện áp nút dòng điện ngắn mạch nút kịch 57 Hình 2.30 Dao động điện áp 230kV ngắn mạch nút kịch 58 Hình 2.31 Dao động điện áp 230kV ngắn mạch nút kịch 58 Hình 2.32 Dao động điện áp 230kV ngắn mạch nút kịch 59 Hình 2.33 Đồ thị dao động tốc độ, góc lệch rotor nguồn tần số hệ thống kịch 60 Hình 2.34 Đồ thị dao động tốc độ, góc lệch rotor nguồn tần số hệ thống kịch 60 Hình 2.35 Đồ thị dao động tốc độ, góc lệch rotor nguồn tần số hệ thống kịch 61 Hình 2.36 Đường cong cơng suất tuabin gió 62 Hình 2.37 Dao động cơng suất phát nhà máy, điện áp vận tốc gió thay đổi đột ngột từ 14 m/s đến 9m/s 62 Phụ lục 3.2: thông số phụ tải lưới điện 31 nút Số thứ tự 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 Tên nút TB_LaiChau TB_SonLa DB_VietTri DB_HiepHoa DB_QuangNinh DBSH_PhoNoi DBSH_ThuongTin DBSH_HoaBinh DBSH_NhoQuan BTB_NghiSon BTB_HaTinh BTB_VungAng BTB_DaNang NTB_ThanhMy NTB_DocSoi NTB_BinhDinh NTB_VanPhong NTB_VinhTan TN_Pleiku TN_DakNong TN_DiLinh DNB_TanDinh DNB_CauBong DNB_SongMay DNB_PhuLam DNB_NhaBe DNB_PhuMy DBSCL_MyTho DBSCL_Omon DBSCL_DuyenHai DBSCL_BacLieu Điện áp định mức 500 500 500 500 500 500 500 500 500 500 500 500 500 500 500 500 500 500 500 500 500 500 500 500 500 500 500 500 500 500 500 Kinh độ 102,984253 103,996409 105,313538 105,904364 107,130358 106,113021 105,854483 105,325697 105,734524 105,720356 105,888208 106,386608 108,160328 107,717474 108,739289 109,188953 109,231765 108,803291 107,946212 107,636074 108,090303 106,687135 106,568759 106,954003 106,601818 106,718664 107,040194 106,194328 105,671303 106,523088 105,564493 Vĩ độ 22,137909 21,497521 21,448376 21,335112 21,038549 20,988776 20,878 20,812889 20,314207 19,315539 18,251931 18,093527 16,008554 15,676199 15,336773 14,10512 12,526838 11,31856 14,102545 11,967857 11,611352 11,040578 10,940885 10,971434 10,738895 10,701478 10,606499 10,411522 10,133744 9,582656 9,171695 Phụ tải 2425 3074 2520 3993 4009 6228 1152 7075 2295 4495 1386 2763 2204 568 675 604 818 3199 1209 1030 2107 3691 4730 3499 2746 1392 2246 4683 3552 2268 1261 Phụ lục 3.2: Bảng thông số đường dây lưới điện 31 nút Tên đường dây TB_LaiChau _TB_SonLa TB_SonLa _DB_VietTri DB_VietTri _DB_HiepHoa DB_HiepHoa _DB_QuangNinh DB_QuangNinh _DBSH_PhoNoi DBSH_PhoNoi _DB_HiepHoa DBSH_PhoNoi _DBSH_ThuongTin DBSH_ThuongTin _DBSH_NhoQuan TB_SonLa _DBSH_HoaBinh DBSH_HoaBinh _DBSH_NhoQuan TB_SonLa _DBSH_NhoQuan DBSH_NhoQuan _BTB_NghiSon BTB_NghiSon _BTB_HaTinh BTB_HaTinh _BTB_VungAng BTB_VungAng _BTB_DaNang BTB_HaTinh _BTB_DaNang BTB_DaNang _NTB_ThanhMy NTB_ThanhMy _TN_Pleiku BTB_DaNang _NTB_DocSoi NTB_DocSoi _TN_Pleiku TN_Pleiku _TN_DakNong TN_DakNong _DNB_CauBong TN_Pleiku _DNB_CauBong TN_Pleiku _TN_DiLinh TN_DiLinh _DNB_TanDinh DNB_TanDinh _DNB_CauBong DNB_TanDinh _DNB_SongMay DNB_SongMay _NTB_VinhTan NTB_VinhTan _NTB_VanPhong NTB_VanPhong _NTB_BinhDinh NTB_BinhDinh _NTB_DocSoi DNB_CauBong _DNB_PhuLam DNB_PhuLam _DNB_NhaBe DNB_NhaBe _DNB_PhuMy DNB_PhuLam _DBSCL_MyTho DNB_NhaBe _DBSCL_MyTho DBSCL_MyTho _DBSCL_Omon DBSCL_MyTho _DBSCL_DuyenHai DBSCL_BacLieu _DBSCL_Omon Từ nút Đến nút Loại dây Số mạch Chiều dài (km) TB_LaiChau TB_SonLa 4xAC330 160 TB_SonLa DB_VietTri 4xAC330 181 DB_VietTri DB_HiepHoa 4xAC330 93 DB_HiepHoa DB_QuangNinh 4xAC330 141 DB_QuangNinh DBSH_PhoNoi 4xAC330 137 DBSH_PhoNoi DB_HiepHoa 4xAC330 45 DBSH_PhoNoi DBSH_ThuongTin 4xAC330 34 DBSH_ThuongTin DBSH_NhoQuan 4xAC330 75 TB_SonLa DBSH_HoaBinh 4xAC330 206 DBSH_HoaBinh DBSH_NhoQuan 4xAC330 89 TB_SonLa DBSH_NhoQuan 4xAC330 254 DBSH_NhoQuan BTB_NghiSon 4xAC330 119 BTB_NghiSon BTB_HaTinh 4xAC330 188 BTB_HaTinh BTB_VungAng 4xAC330 70 BTB_VungAng BTB_DaNang 4xAC330 354 BTB_HaTinh BTB_DaNang 4xAC330 393 BTB_DaNang NTB_ThanhMy 4xAC330 69 NTB_ThanhMy TN_Pleiku 4xAC330 260 BTB_DaNang NTB_DocSoi 4xAC330 108 NTB_DocSoi TN_Pleiku 4xAC330 188 TN_Pleiku TN_DakNong 4xAC330 288 TN_DakNong DNB_CauBong 4xAC330 178 TN_Pleiku DNB_CauBong 4xAC330 415 TN_Pleiku TN_DiLinh 4xAC330 312 TN_DiLinh DNB_TanDinh 4xAC330 175 DNB_TanDinh DNB_CauBong 4xAC330 19 DNB_TanDinh DNB_SongMay 4xAC330 48 DNB_SongMay NTB_VinhTan 4xAC330 235 NTB_VinhTan NTB_VanPhong 4xAC330 265 NTB_VanPhong NTB_BinhDinh 4xAC330 220 NTB_BinhDinh NTB_DocSoi 4xAC330 191 DNB_CauBong DNB_PhuLam 4xAC330 30 DNB_PhuLam DNB_NhaBe 4xAC330 153 DNB_NhaBe DNB_PhuMy 4xAC330 43 DNB_PhuLam DBSCL_MyTho 4xAC330 83 DNB_NhaBe DBSCL_MyTho 4xAC330 73 DBSCL_MyTho DBSCL_Omon 4xAC330 80 DBSCL_MyTho DBSCL_DuyenHai 4xAC330 450 DBSCL_BacLieu DBSCL_Omon 4xAC330 132 X 22.55 25.51 13.11 19.87 19.31 12.69 4.79 21.14 58.07 25.09 71.60 16.77 26.50 19.73 99.79 110.79 19.45 73.29 30.45 53.00 81.19 50.18 58.49 87.95 49.33 5.36 6.77 33.12 37.35 31.01 26.92 4.23 43.13 12.12 23.40 20.58 11.28 63.43 18.61 R 2.22 2.51 1.29 1.95 1.90 1.25 0.47 2.08 5.71 2.47 7.04 1.65 2.60 1.94 9.81 10.89 1.91 7.20 2.99 5.21 7.98 4.93 5.75 8.64 4.85 0.53 0.66 3.25 3.67 3.05 2.65 0.42 4.24 1.19 2.30 2.02 1.11 6.23 1.83 B 0.00136 0.00154 0.00079 0.00120 0.00116 0.00019 0.00029 0.00032 0.00087 0.00038 0.00108 0.00101 0.00160 0.00030 0.00150 0.00167 0.00029 0.00110 0.00046 0.00080 0.00122 0.00076 0.00352 0.00132 0.00074 0.00008 0.00041 0.00200 0.00225 0.00187 0.00162 0.00025 0.00065 0.00018 0.00035 0.00031 0.00068 0.00382 0.00112 Phụ lục 4.1: Chương trình phần mềm dự báo cơng suất phát nguồn điện gió theo mơ hình PSO-PSO-ANN # Import modules import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import animation, rc import pandas as pd import pyswarms as ps from sklearn.model_selection import train_test_split import pyswarms.backend as P from pyswarms.backend.topology import Star #Import data file data = pd.read_csv("/content/drive/MyDrive/fl12.csv", delimiter = ',') # Store the features as X and the labels as y X=data.iloc[:,0:3].values y=data.iloc[:,3].values X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.1,random_st ate=1) # Parameters for program iterations = 2000 iter_ = 15 # Neural network architecture n_inputs = n_hidden = 10 n_output = # Parameters of GA num_weights = solution_per_pop = num_parents_mating = pop_size=(solution_per_pop,num_weights) init_population = np.random.uniform(low=0.4, high=1, size=pop_size) # Forward propagation for ANN # Parameters for swarms option = {'c1': 2, 'c2': 2, 'w': 0.72} my_options = {'c1': 1, 'c2': 1.5, 'w': 0.72} dimensions = (n_inputs*n_hidden ) + (n_hidden *n_output) +n_hidden + n_out put dimension = my_topology = Star() def f(solutions): fitness=[] for pos in solutions: global MSE W1 = pos[0:n_inputs*n_hidden].reshape((n_inputs,n_hidden)) b1 = pos[n_inputs*n_hidden:n_inputs*n_hidden+n_hidden].reshape((n_ hidden,)) W2 = pos[n_inputs*n_hidden+n_hidden:n_inputs*n_hidden+2*n_hidden] reshape((n_hidden,n_output)) b2 = pos[n_inputs*n_hidden+2*n_hidden:n_inputs*n_hidden+2*n_hidden +1].reshape((n_output,)) z1 = X_train.dot(W1) + b1 a1 = np.tanh(z1) a2 = a1.dot(W2) + b2 a22=a2.reshape(1,len(y_train)) N = len(X_train) y_train1=y_train.reshape(len(y_train),1) MSE=(((a22-y_train)**2)/N).sum() loss=(abs(a2-y_train1)).reshape(len(y_train)) MAPE=(loss.dot(1/y_train))/N fitness.append(MAPE) return np.array(fitness) def object_function1(solution,n): n_solu=solution.shape[0] global fitness,idx,min_bestcost,min_bestpos,min_velocity,min_position, min_pbestcost,min_pbestpos,min_current,min_current,best_pos, best_cost, pb est_pos ,pbest_cost ,current_cost, velocity ,position fitness=[] min_bestcost=[] min_bestpos=[] best_pos=[] best_cost=[] pbest_pos=[] pbest_cost=[] current_cost=[] velocity=[] position=[] for i in range(n_solu): option_2={'c1':solution[i][0],'c2':solution[i][1],'w':solution[i][ 2]} my_swarm2 = P.create_swarm(n_particles=100, dimensions=dimensions, options=option_2) my_swarm2.velocity=my_swarm.velocity my_swarm2.position = my_swarm.position my_swarm2.current_cost = my_swarm.current_cost my_swarm2.pbest_pos=my_swarm.pbest_pos my_swarm2.best_pos= my_swarm.best_pos my_swarm2.best_cost=my_swarm.best_cost my_swarm2.pbest_cost=my_swarm.pbest_cost for k in range(iterations): my_swarm2.velocity = my_topology.compute_velocity(my_swarm2) my_swarm2.position = my_topology.compute_position(my_swarm2) my_swarm2.current_cost = f(my_swarm2.position) my_swarm2.pbest_pos, my_swarm2.pbest_cost = P.compute_pbest(my _swarm2) if np.min(my_swarm2.pbest_cost) < my_swarm2.best_cost: my_swarm2.best_pos, my_swarm2.best_cost = my_topology.comp ute_gbest(my_swarm2) fitness.append(my_swarm2.best_cost) best_pos.append(my_swarm2.best_pos) best_cost.append(my_swarm2.best_cost) pbest_pos.append(my_swarm2.pbest_pos) pbest_cost.append(my_swarm2.pbest_cost) current_cost.append(my_swarm2.current_cost) velocity.append(my_swarm2.velocity) position.append(my_swarm2.position) idx=np.where(fitness == np.min(fitness)) idx =idx[0][0] min_bestcost.append(fitness[idx]) min_bestpos.append(best_pos[idx]) return np.array(fitness) def select_best_indu(pop, fitness, num_parents): parents = np.empty((num_parents, pop.shape[1])) for parent_num in range(num_parents): min_fitness_idx = np.where(fitness == np.min(fitness)) min_fitness_idx = min_fitness_idx[0][0] parents[parent_num, :] = pop[min_fitness_idx, :] fitness[min_fitness_idx] = 10000000000000 return parents def crossover(parents, offspring_size): offspring = np.empty(offspring_size) crossover_point = np.uint8(offspring_size[1]/2) for k in range(offspring_size[0]): # Index of the first parent to mate parent1_idx = k%parents.shape[0] # Index of the second parent to mate parent2_idx = (k+1)%parents.shape[0] # The new offspring will have its first half of its genes taken fr om the first parent offspring[k, 0:crossover_point] = parents[parent1_idx, 0:crossover _point] # The new offspring will have its second half of its genes taken f rom the second parent offspring[k, crossover_point:] = parents[parent2_idx, crossover_po int:] return offspring def change(offspring_crossover): # Mutation changes a single gene in each offspring randomly for idx in range(offspring_crossover.shape[0]): # The random value to be added to the gene random_value = np.random.uniform(-1.5, 1.5, 1) if (offspring_crossover[idx, 1] + random_value >=0.4) and(offsprin g_crossover[idx, 1] + random_value=0.4) and(offsprin g_crossover[idx, 0] + random_value=0.4) and(offsprin g_crossover[idx, 2] + random_value