Xây dựng hệ thống tối ưu nguồn điện dự phòng cho các trạm phát sóng di động

Xây dựng hệ thống tối ưu nguồn điện dự phòng cho các trạm phát sóng di động Xây dựng hệ thống tối ưu nguồn điện dự phòng cho các trạm phát sóng di động Xây dựng hệ thống tối ưu nguồn điện dự phòng cho các trạm phát sóng di động Xây dựng hệ thống tối ưu nguồn điện dự phòng cho các trạm phát sóng di động

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC LẠC HỒNG

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan nội dung trình bày trong luận văn là công trình nghiên cứu của tôi, dưới sự hướng dẫn của Thầy PGS.TS TRẦN VĂN HOÀI, tại trường Đại học Lạc Hồng

Trong luận văn này, các kiến thức từ các công trình có liên quan được kế thừa lại, có trích dẫn đầy đủ Mã nguồn cài đặt của hệ thống, các thực nghiệm, kết quả, số liệu và hình ảnh được sử dụng trong luận văn là trung thực

Trần Tuấn Duẩn

Công nghệ Thông tin đã giảng dạy, truyền đạt kiến thức và kinh nghiệm quý báu, chỉ bảo và tạo điều kiện cho tôi hoàn thành luận văn

Xin chân thành cảm ơn

Trần Tuấn Duẩn

TRƯỜNG ĐẠI HỌC LẠC HỒNG

KHOA SAU ĐẠI HỌC

¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯

TÓM TẮT LUẬN VĂN

(Dùng cho luận văn và người hướng dẫn)

Đề tài: Xây dựng hệ thống tối ưu nguồn điện dự phòng cho các trạm phát sóng di động

Ngành: Công nghệ thông tin Mã số: 8480201

Học viên: Trần Tuấn Duẩn

Người hướng dẫn: PGS.TS Trần Văn Hoài

NỘI DUNG TÓM TẮT

1 Nội dung được giao và kết quả mong đợi của người hướng dẫn

- Nghiên cứu, phân tích các công trình nghiên cứu liên quan đến công việc tối

ưu phân bổ nguồn điện

- Phân tích các công trình nghiên cứu liên quan rồi tiến hành so sánh và đưa ra

ưu điểm và khuyết điểm để cải tiến

- Tổng hợp, xây dựng các dữ liệu liên quan đến việc phân bổ nguồn điện cho trạm phát sóng di động

- Nghiên cứu các thuật toán để áp dụng cho việc tối ưu cách phân bổ nguồn điện

ở nhiều cấp độ

- Thực nghiệm và đánh giá tính khả thi của thuật toán

- Viết báo cáo luận văn

2 Cách thức giải quyết vấn đề

Giải pháp đưa ra để giải quyết vấn đề bài toán “Xây dựng hệ thống tối ưu nguồn điện dự phòng cho các trạm phát sóng di động” được thực hiện theo các bước sau:

- Bước 1: Xây dựng hệ thống dữ liệu của toàn bộ các trạm phát sóng di động ở các cấp độ từ nhỏ đến lớn

- Bước 2: Xác định số lượng, công suất và thời gian hoạt động của các thiết bị, đồng thời xác định mức độ quan trọng của mỗi thiết bị trong hệ thống

- Bước 3: Đánh giá các nguồn cung cấp điện khả dụng để đảm bảo rằng các thiết

- Bước 6: Đánh giá tính khả thi của thuật toán

Đồng Nai, Ngày … tháng … năm 2023

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN i

LỜI CẢM ƠN ii

MỤC LỤC v

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT vii

DANH MỤC CÁC BẢNG viii

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ ix

Chương 1 Tổng quan 1

1.1 Lý do chọn đề tài 1

1.2 Ý nghĩa khoa học, ứng dụng của đề tài 2

1.2.1 Tính khoa học đề tài 2

1.2.2 Tính ứng dụng 3

1.3 Mục tiêu của luận văn 3

1.4 Phát biểu bài toán 4

1.5 Phạm vi bài toán 4

1.6 Mô tả chung về hệ thống 6

1.7 Đóng góp của luận văn 7

1.8 Bố cục luận văn 8

Chương 2 Cơ Sở Lý Thuyết Và Các Công Trình Nghiên Cứu Liên Quan 9

2.1 Giới thiệu 9

2.2 Một số cơ sở lý thuyết 9

2.2.1 Facility Location 9

2.2.2 Capacitated Facility Location Problem 10

2.2.3 Facility Location Problem With Capacity Transfer 11

2.2.4 Tìm kiếm Tabu (Tabu search) 11

2.3 Các công trình nghiên cứu liên quan 14

Chương 3 Thiết kế mô hình tối ưu nguồn điện dự phòng 18

3.1 Giới thiệu 18

3.2 Mô tả bài toán 18

3.2.1 Các ký hiệu 18

3.2.2 Mô hình CFLP cho bài toán phân bổ pin 19

3.3 Xác định vai trò của các trạm BTS 20

3.4 Kết hợp tìm kiếm Tabu vào mô hình CFLP 21

Chương 4 Thực Nghiệm Và Đánh Giá 23

4.1 Giới thiệu 23

4.2 Chuẩn bị dữ liệu 23

4.2.1 Hệ thống máy phát điện 23

4.2.2 Hệ thống pin dự phòng 24

4.2.3 Hệ thống trạm BTS 26

4.2.4 Xây dựng dữ liệu 29

4.3 Xây dựng mô hình 33

4.3.1 Mô hình CFLP 33

4.3.2 Mô hình CFLP kết hợp thuật toán tìm kiếm Tabu 35

4.4 Đánh giá kết quả thực nghiệm 38

Chương 5 Kết Luận 41 TÀI LIỆU THAM KHẢO

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT

STT Ký hiệu

1 B&C Branch-And-Cut

Chia nhỏ vấn đề (branching) và cắt bớt các khả năng không cần thiết để giảm bớt không gian tìm kiếm

2 BTS Base Transceiver Station Thiết bị truyền thu sóng trong mạng di

4 CP Cutting - Plane Thêm các hạn chế (cuts) vào không

gian giải quyết của bài toán

5 FCF Fixed Cost Factor Yếu tố chi phí cố định, không thay đổi

khi sản xuất hoặc cung cấp dịch vụ

6 FLP Facility Location

Problem

Bài toán về việc lựa chọn vị trí tối ưu cho các cơ sở hoặc nhà máy để đáp ứng nhu cầu của khách hàng

7 FLPCT

Facility Location Problem with Capacity

Transfer

Phiên bản của bài toán định vị cơ sở

có khả năng chuyển dung lượng giữa

các cơ sở

8 LM Linear Model Mô hình toán học mà tất cả các hệ số

và biến đều tuyến tính

9 PWM Pulse-width modulation Kỹ thuật điều chế tín hiệu analog bằng

cách thay đổi độ rộng của xung điện

10 SOS Special Ordered Sets Một loại ràng buộc trong lý thuyết tối

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 3.1 Mô tả về dữ liệu thử nghiệm 21Bảng 4.1 Danh sách máy phát điện 24Bảng 4.2 So sánh CFLP và CFLP kết hợp Tabu Search 40

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ

Hình 1.1 Mô tả chung về hệ thống 6

Hình 4.1 Hệ thống pin acquy chì 25

Hình 4.2 Hệ thống pin lithium 26

Hình 4.3 Bản đồ phân bổ trạm BTS tại tỉnh Đồng Nai 27

Hình 4.4 Lưu lượng sử dụng băng thông 2G 27

Hình 4.5 Lưu lượng sử dụng băng thông 3G 28

Hình 4.6 Lưu lượng sử dụng băng thông 4G 28

Hình 4.7 Mô tả một vài dòng trong bộ dữ liệu xây dựng được 32

Hình 4.8 Đọc dữ liệu từ file csv 33

Hình 4.9 Ví dụ về cách xây dựng mô hình bằng thư viện PuLP 34

Hình 4.10 Mô tả về hiển thị thông tin sau khi giải bài toán 34

Hình 4.11 Mã nguồn mô tả thuật toán Tìm kiếm Tabu 36

Hình 4.12 Kết quả phân bổ lượng pin của mô hình CFLP 38

Hình 4.13 Kết quả phân bổ lượng pin của mô hình CFLP kết hợp thuật toán Tìm kiếm Tabu 39

Chương 1 Tổng quan

1.1 Lý do chọn đề tài

Trong xã hội hiện đại, Viễn thông đóng vai trò rất quan trọng trong việc kết nối và truyền tải thông tin Với sự phát triển của mạng Viễn thông di động 2G, 3G, 4G, đặc biệt là mạng 5G, với nhu cầu sử dụng dịch vụ Viễn thông đã tăng đáng kể, đòi hỏi hệ thống Viễn thông phải đảm bảo hoạt động liên tục và ổn định Các nhà mạng Viễn thông và nhà mạng tại Việt Nam, bao gồm VNPT, Viettel, FPT, đang tiến hành mở rộng hạ tầng mạng Viễn thông bằng cách thiết kế và cài đặt hàng loạt trạm Viễn thông, bao gồm trạm Viễn thông chuyển mạch Core, trạm viễn thông mạng truy nhập và trạm viễn thông thu phát sóng cho dịch vụ di động Hiện tại VNPT Đồng Nai đang có hơn 1300 trạm BTS phủ sóng cho toàn tỉnh Đồng Nai Việc đảm bảo đảm các nguồn điện để cung cấp cho các nhà trạm hoạt động liên tục hết sức quan trọng Điều này đảm bảo khi có sự cố mất điện tại nhà trạm và gây tác động xấu đến chất lượng dịch vụ Hiện này các công việc của của người quản lý không có công cụ hỗ trợ tính toán các nguồn điện dự phòng, dẫn đến giảm hiệu quả trong công tác quản

lý, tốn chi phí và gây ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ

Điều này cho thấy sự cần thiết của việc nghiên cứu và phát triển các hệ thống tối ưu hóa nguồn điện dự phòng cho các trạm viễn thông Việc áp dụng các phương pháp tối ưu hóa nguồn điện dự phòng sẽ giúp cho các nhà trạm viễn thông đảm bảo hoạt động liên tục và ổn định, giảm thiểu rủi ro mất điện và đáp ứng được nhu cầu sử dụng dịch vụ viễn thông của khách hàng Nghiên cứu này sẽ tập trung vào phân tích

và thiết kế hệ thống tối ưu hóa nguồn điện dự phòng cho các trạm phát sóng di động, với mục tiêu giảm chi phí đầu tư và vận hành, tăng cường tính khả dụng và đáp ứng nhu cầu sử dụng của người dùng Kết quả của nghiên cứu này sẽ có thể được áp dụng cho các nhà trạm viễn thông tại Việt Nam và trên toàn thế giới để giúp nâng cao chất lượng dịch vụ viễn thông và đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của khách hàng

Bài toán phân bổ nguồn điện dự phòng là một trong những vấn đề quan trọng trong việc đảm bảo hoạt động liên tục và ổn định của các trạm viễn thông Nhờ sự phát triển của khoa học công nghệ, hiện nay có rất nhiều giải pháp tối ưu hóa nguồn

dịch vụ viễn thông của khách hàng Tuy nhiên, việc phân bổ nguồn điện dự phòng vẫn còn là một thách thức đối với các nhà quản lý trạm viễn thông Vì vậy, các nhà khoa học đang tìm kiếm các phương pháp phân bổ nguồn điện dự phòng hiệu quả và tiết kiệm chi phí nhằm đáp ứng nhu cầu của người dùng Các giải pháp này có thể sử dụng các công nghệ tiên tiến như trí tuệ nhân tạo để dự đoán nhu cầu nguồn điện và phân bổ nguồn điện dự phòng một cách tối ưu Việc áp dụng các giải pháp phân bổ nguồn điện dự phòng hiệu quả sẽ giúp cho các nhà trạm viễn thông đảm bảo hoạt động liên tục và ổn định, đồng thời giảm thiểu chi phí đầu tư và vận hành

Ngoài ra, việc tối ưu hóa phân bổ nguồn dự phòng cho các trạm BTS (Base Transceiver Station) cũng rất quan trọng Các công nghệ như hệ thống điều khiển tự động và trí tuệ nhân tạo có thể được sử dụng để phân bổ nguồn dự phòng một cách tối ưu, đảm bảo rằng các trạm BTS quan trọng sẽ được đảm bảo nguồn điện dự phòng một cách hiệu quả nhất Xuất phát từ những yêu cầu đó đề tài luận văn “Xây dựng

hệ thống tối ưu nguồn điện dự phòng cho các trạm phát sóng di động” để đảm bảo cung cấp nguồn điện dự phòng cho các trạm BTS một cách hiệu quả và tiết kiệm chi phí

1.2 Ý nghĩa khoa học, ứng dụng của đề tài

1.2.1 Tính khoa học đề tài

Đề tài yêu cầu phải đánh giá các nguồn cung cấp điện khả dụng, tìm hiểu các giải pháp nguồn điện dự phòng, thiết kế hệ thống nguồn điện dự phòng, thực hiện và kiểm tra hệ thống, và bảo trì và bảo dưỡng hệ thống định kỳ Các bước này yêu cầu các phương pháp nghiên cứu khoa học và ứng dụng công nghệ mới nhất để tìm hiểu và giải quyết các vấn đề liên quan đến hệ thống nguồn điện dự phòng Ngoài ra, đề tài cũng liên quan đến vấn đề quản lý và tối

ưu hoá năng lượng, giúp tiết kiệm chi phí và tăng hiệu quả vận hành của hệ thống Việc tối ưu hóa năng lượng là một chủ đề nghiên cứu phức tạp và đòi hỏi sự áp dụng các phương pháp khoa học và công nghệ tiên tiến để đảm bảo hiệu quả và bảo vệ môi trường

Do đó, với những yêu cầu và phương pháp nghiên cứu như trên, đề tài

có tính khoa học cao và đóng góp quan trọng cho việc phát triển các giải pháp năng lượng hiệu quả và bền vững cho các trạm phát sóng di động

1.2.2 Tính ứng dụng

Đề tài có tính ứng dụng cao, vì nó giúp giải quyết một vấn đề thực tiễn trong lĩnh vực viễn thông, đó là đảm bảo hoạt động liên tục và ổn định của các trạm phát sóng di động Trong lĩnh vực Viễn thông, các trạm phát sóng di động luôn phải hoạt động 24/7 và đảm bảo chất lượng kết nối để phục vụ nhu cầu người dùng Khi có sự cố về điện lưới, các trạm phát sóng di động có thể bị gián đoạn và gây ảnh hưởng đến chất lượng kết nối, dẫn đến sự bất tiện và giảm hiệu quả hoạt động Đề tài giải quyết vấn đề này bằng cách xây dựng hệ thống nguồn điện dự phòng tối ưu để đảm bảo rằng các trạm phát sóng di động luôn có nguồn điện đầy đủ và ổn định Việc xây dựng hệ thống này giúp giảm thiểu các sự cố liên quan đến điện lưới và tăng cường sự ổn định của hệ thống viễn thông Ngoài

ra, việc tối ưu hóa năng lượng cũng giúp giảm thiểu chi phí và đóng góp vào bảo vệ môi trường Việc áp dụng đề tài trong thực tế có thể giúp cho các doanh nghiệp viễn thông tiết kiệm chi phí và đồng thời giảm thiểu ảnh hưởng đến môi trường

Do đó, đề tài có tính ứng dụng cao và có thể được áp dụng rộng rãi trong lĩnh vực viễn thông để cải thiện chất lượng và hiệu quả hoạt động của các trạm phát sóng di động

1.3 Mục tiêu của luận văn

Luận văn đặt mục tiêu là tìm hiểu và phân tích bài toán tối ưu nguồn điện dự phòng cho các trạm phát sóng di động một cách chi tiết và sâu sắc Luận văn sẽ xây dựng một hệ thống tối ưu nguồn điện dự phòng cho các trạm phát sóng di động, nhằm tối ưu hóa việc phân bổ nguồn điện dự phòng trong mạng lưới, giảm chi phí đầu tư

và vận hành, tăng cường độ ổn định và chất lượng phục vụ cho các dịch vụ viễn thông của trạm phát sóng di động

Luận văn áp dụng các kết quả phân tích vào bài toán cụ thể là xây dựng hệ thống tối ưu nguồn điện dự phòng cho các trạm phát sóng di động

1.4 Phát biểu bài toán

Đầu vào bao gồm các thông số sau:

+ Danh sách các trạm BTS + Nhu cầu về điện năng của các trạm BTS + Công suất điện tại mỗi trạm BTS

+ Các chi phí liên quan khác

Đầu ra:

+ Danh sách phân bổ pin cho các trạm BTS đóng vai trò cơ sở đến trạm BTS đóng vai trò khách hàng

+ Giá trị của hàm mục tiêu: Cho biết chi phí khi thực hiện giải pháp

- Đối tượng nghiên cứu: Cách phân bổ pin cho các máy phát điện dự phòng

- Phương pháp nghiên cứu:

 Phương pháp Nghiên cứu Thực nghiệm (Experimental Research): Tạo

ra điều kiện thử nghiệm là phân bổ pin dự phòng để kiểm tra chi phí

 Phương pháp Phân tích Số liệu (Quantitative Analysis): Sử dụng dữ liệu số liệu có được ở bước trên để phân tích, đánh giá

1.5 Phạm vi bài toán

Trong phạm vi luận văn này, luận văn đặt giới hạn nghiên cứu bao gồm các phương pháp tối ưu hóa nguồn điện dự phòng cho các trạm phát sóng di động, bao gồm cả máy phát điện và hệ thống pin dự phòng Các yếu tố được xem xét trong quá trình tối ưu hóa bao gồm chi phí đầu tư, chi phí vận hành, hiệu quả sử dụng năng lượng, khả năng ổn định và đáp ứng nhu cầu phục vụ của trạm phát sóng di động Nghiên cứu sẽ tập trung vào phương pháp tối ưu hóa phân bổ các nguồn dự phòng để

đảm bảo tính khả dụng cao nhất của hệ thống nguồn điện dự phòng và giảm thiểu rủi

ro trong trường hợp mất điện

1.6 Mô tả chung về hệ thống

Hình 1.1 Mô tả chung về hệ thống

Trong một hệ thống điện lưới, máy phát điện phải đáp ứng được yêu cầu về tần

số và điện áp đầu ra để đảm bảo rằng các thiết bị điện được cung cấp đủ điện năng để hoạt động Khi tần số đầu ra của máy phát điện thay đổi, các thiết bị điện có thể không hoạt động đúng cách hoặc bị hỏng Pulse-Width Modulation (PWM) được sử dụng

để điều chỉnh tốc độ quay của động cơ và điều chỉnh điện áp đầu ra để đảm bảo rằng tần số và điện áp đầu ra của máy phát điện đáp ứng được yêu cầu của hệ thống điện lưới Trong quá trình này, tín hiệu PWM được áp dụng vào một bộ lọc bậc thấp, bao gồm một cuộn cảm và một tụ điện Bộ lọc này có tác dụng lọc bớt các thành phần tần

số cao của tín hiệu PWM, để tạo ra một tín hiệu DC ổn định Điện áp đầu ra DC cũng

có thể được điều chỉnh bằng cách thay đổi tỷ lệ giữa thời gian tín hiệu PWM ở trạng thái cao và thời gian tín hiệu PWM ở trạng thái thấp

Hệ thống tối ưu nguồn điện dự phòng được mô tả như sau:

- Khi xảy ra sự cố mất điện lưới, trạm BTS sẽ sử dụng một trong hai giải pháp

để cung cấp điện cho hoạt động của mình Nếu trạm được trang bị cả hai hệ thống pin

và máy phát điện, hệ thống pin sẽ tự động hoạt động để cung cấp điện cho trạm trong khi máy phát điện sẽ tự động khởi động khi nguồn điện cung cấp ổn định Thời gian chuyển đổi từ sử dụng pin sang hệ thống máy phát điện khoảng 10 phút Tuy nhiên, nếu trạm BTS không được trang bị máy phát điện, hệ thống pin sẽ chạy được trong khoảng 4 tiếng trước khi cần được thay thế hoặc sạc lại Do đó, việc trang bị đủ pin cho trạm BTS là rất quan trọng để đảm bảo hoạt động liên tục và ổn định của trạm BTS khi có sự cố xảy ra với nguồn điện lưới Hệ thống tối ưu nguồn điện dự phòng này sẽ được thiết kế để phân bổ lượng pin dự phòng cho các trạm BTS khi xảy ra sự

cố mất điện Trong khi đó, hệ thống máy phát điện sẽ được kích hoạt để cung cấp điện cho các trạm BTS sau khi hệ thống pin dự phòng đã hoạt động được một thời gian nhất định

- Để phân bổ lượng lượng pin sao cho tối ưu nhất về mặt chi phí vận chuyển, lắp đặt, và triển khai hệ thống, cần phải xác định các yếu tố sau: Các trạm BTS có yêu cầu năng lượng khác nhau, do đó sẽ có các số lượng pin dự phòng khác nhau được phân bổ cho từng trạm BTS Khoảng cách giữa các trạm BTS cũng sẽ ảnh hưởng đến chi phí vận chuyển và lắp đặt Chi phí vận chuyển và lắp đặt phải được tính toán

để đảm bảo rằng chi phí triển khai hệ thống là tối ưu nhất Sau khi xác định các yếu

tố này, hệ thống phân bổ lượng pin dự phòng có thể được tính toán, tối ưu hóa và triển khai Việc triển khai hệ thống này sẽ giúp đảm bảo rằng các trạm BTS sẽ luôn

có nguồn cấp điện đầy đủ và ổn định, ngay cả khi xảy ra sự cố mất điện Đồng thời, việc phân bổ lượng pin sao cho tối ưu nhất cũng sẽ giúp giảm thiểu chi phí vận chuyển, lắp đặt và triển khai hệ thống

1.7 Đóng góp của luận văn

Luận văn tổng hợp, phân tích và đánh giá các thông tin, kiến thức, kết quả nghiên cứu đã có trong lĩnh vực nghiên cứu liên quan Xây dựng dữ liệu, thông tin về các trạm BTS, pin và mô hình hóa hệ thống để áp dụng các thuật toán tối ưu đã nghiên

cứu được Sau đó, luận văn tiến hành đề xuất, thiết kế và triển khai các phương pháp, công nghệ, giải pháp mới nhằm giải quyết những thách thức, vấn đề trong lĩnh vực đối tượng của luận văn Cuối cùng, luận văn đưa ra các kết quả, đánh giá và những

đề xuất phát triển, cải tiến, tối ưu hóa cho những công nghệ, phương pháp, giải pháp

đã đưa ra

1.8 Bố cục luận văn

Luận văn được trình bày trong 5 chương như sau:

1 Chương 1 giới thiệu tổng quan về nội dung của luận văn, đặt vấn đề cho bài toán và trình bày động lực nghiên cứu Ngoài ra, chương này cũng sẽ trình bày các thách thức và đóng góp mà luận văn

2 Chương 2 tập trung vào tổng quan về bài toán, bao gồm giới thiệu về bài toán, các lý thuyết quan trọng liên quan đến bài toán và phân tích các công trình nghiên cứu liên quan đến bài toán

3 Chương 3 mô tả chi tiết về hệ thống, bao gồm các thành phần và chức năng của hệ thống Ngoài ra, chương này cũng sẽ giới thiệu về phương pháp và quy trình thiết kế hệ thống

4 Chương 4 tiến hành xây dựng hệ thống, cài đặt thử nghiệm và đánh giá hiệu suất của hệ thống

5 Cuối cùng, Chương 5 tổng kết kết quả nghiên cứu và đánh giá hiệu quả của

hệ thống Ngoài ra, chương này cũng sẽ đề cập đến những hạn chế của nghiên cứu và đề xuất các hướng phát triển trong tương lai

Chương 2 Cơ Sở Lý Thuyết Và Các Công Trình Nghiên Cứu Liên

Quan

2.1 Giới thiệu

Chương này sẽ trình bày các kiến thức lý thuyết cơ bản về chủ đề của nghiên cứu, nhằm đưa ra một nền tảng vững chắc cho phần thực tiễn của luận văn Đầu tiên, chương này sẽ giới thiệu về bối cảnh và ngữ cảnh của bài toán, nhấn mạnh vào sự quan trọng của vấn đề và cần thiết của việc nghiên cứu Sau

đó, chương sẽ đi sâu vào các cơ sở lý thuyết quan trọng liên quan đến bài toán, bao gồm các khái niệm cơ bản, các mô hình toán học và các phương pháp phân tích và giải quyết vấn đề

Chương về các cơ sở lý thuyết sẽ cũng giới thiệu các nghiên cứu liên quan đến bài toán trong quá khứ, phân tích và so sánh các phương pháp và kết quả của các nghiên cứu này Ngoài ra, chương này cũng sẽ trình bày các công trình liên quan mới nhất, để cập nhật và giới thiệu các nghiên cứu mới nhất trong lĩnh vực liên quan

2.2 Một số cơ sở lý thuyết

2.2.1 Facility Location

Các vấn đề vị trí cơ sở (Facility Location Problem - FLP) là một quá trình quan trọng trong quản lý chuỗi cung ứng, trong đó các vị trí được chọn cho các cơ sở sản xuất, kho hàng hay cửa hàng để tối ưu hóa hiệu quả của các hoạt động kinh doanh Các yếu tố được xem xét trong quá trình này bao gồm chi phí vận chuyển, thời gian giao hàng, hiệu quả chi phí, quy mô sản xuất và thu nhập của người lao động Các công nghệ tiên tiến như trí tuệ nhân tạo và học máy đã được áp dụng để tối ưu hóa quá trình này FLP đã và đang được nghiên cứu rộng rãi do ứng dụng của chúng trong nhiều tình huống thực tế Các mô hình này có thể khác nhau về chức năng mục tiêu, số lượng phương tiện để định vị, không gian giải pháp trong đó vấn đề được xác định và một số yếu tố quyết định khác Bài toán được gọi là bài toán vị trí cơ sở rời rạc (discrete facility location) nếu có một số hữu hạn các vị trí cơ sở ứng viên

toán được gọi là bài toán vị trí cơ sở liên tục (continuous facility location) Trong luận văn này, học viên tập trung vào các mô hình vị trí cơ sở rời rạc FLP rời rạc liên quan đến việc chọn vị trí tốt nhất cho các cơ sở từ một tập hợp các địa điểm tiềm năng nhất định để giảm thiểu tổng chi phí trong khi đáp ứng nhu cầu của khách hàng FLP có thể được chia thành hai loại: giới hạn dung lượng và không giới hạn dung lượng [1][2][3] Trong bài toán đặt vị trí cơ sở sản xuất không giới hạn dung lượng (Uncapacitated Facility Location Problem – UFLP), mỗi cơ sở được giả định là không có giới hạn về dung lượng và mỗi khách hàng sẽ nhận được toàn bộ nhu cầu của mình từ đúng một cơ sở Trong bài toán đặt vị trí cơ sở sản xuất có giới hạn dung lượng (Capacitated Facility Location Problem – CFLP) đề cập đến việc mỗi cơ sở sản xuất chỉ có thể chứa một lượng hàng hóa tối đa nhất định và việc này phải được xem xét khi đưa ra quyết định về vị trí cũng như khối lượng hàng hóa được chuyển đi từ mỗi cơ

sở

2.2.2 Capacitated Facility Location Problem

CFLP bao gồm việc định vị một tập hợp các cơ sở có năng lực hạn chế

để phục vụ một nhóm khách hàng Mục tiêu của nó là giảm thiểu tổng chi phí, bao gồm thiết lập cơ sở vật chất và đáp ứng nhu cầu Cả hai vị trí tiềm năng cho các cơ sở và nhu cầu của khách hàng đều được biết trước Đây là một vấn

đề nổi tiếng được nghiên cứu chi tiết trong [4][5] Hai mô hình phân bổ thường được xem xét cho CFLP là: nhiều nguồn cung ứng (một khách hàng có thể được phục vụ từ một số cơ sở) và một nguồn cung ứng (mỗi khách hàng được phân bổ cho một và chỉ một cơ sở [6][7] Trong luận văn này này, học viên tập trung vào trường hợp đa nguồn Ngày nay, CFLP vẫn thu hút sự chú ý của cộng đồng khoa học về mặt phát triển các thuật toán giải pháp hiệu quả hơn hoặc bằng cách xem xét các phần mở rộng nắm bắt các khía cạnh liên quan đến thực tế Trên thực tế, đây là một vấn đề mà chúng ta thường thấy ở cốt lõi của các vấn đề phức tạp hơn (Ví dụ: Thiết kế mạng lưới Logistics) Trong CFLP, khi một cơ sở hết công suất/sản xuất, các cơ sở khác sẽ được gọi đến

để đáp ứng nhu cầu của khách hàng Điều này thường dẫn đến sự gia tăng chi phí, bởi vì cần phải lắp đặt nhiều cơ sở hơn hoặc do nhu cầu của khách hàng

được đáp ứng với chi phí phân phối cao hơn bởi các cơ sở vẫn còn công suất Tuy nhiên, trên thực tế, các khả năng khác có thể được khuyến khích, chẳng hạn như năng lực của một cơ sở có thể được đưa vào phục vụ các cơ sở khác

Cụ thể, thay vì mở thêm cơ sở hoặc phục vụ khách hàng với chi phí phân phối cao hơn, những cơ sở có công suất dư thừa có thể chuyển phần dư thừa đó (ví dụ: một phần sản xuất của họ) cho các cơ sở thiếu hụt Cách tiếp cận này được gọi là chuyển giao năng lực (capacity transfer)

2.2.3 Facility Location Problem With Capacity Transfer

Bài toán đặt vị trí cơ sở với sự chuyển giao năng lực (Facility Location Problem With Capacity Transfer – FLPCT) [8] là một bài toán tối ưu hóa trong lĩnh vực quản lý sản xuất và phân phối hàng hóa Bài toán này đặt ra câu hỏi

về việc xác định vị trí tối ưu cho các cơ sở sản xuất và phân phối, sao cho chi phí vận chuyển hàng hóa giữa các cơ sở này là thấp nhất Trong FLPCT, các

cơ sở sản xuất và phân phối có khả năng chuyển giao khối lượng sản phẩm cho nhau, tạo ra một mô hình mạng với các đường ống dẫn Tại mỗi cơ sở, có một giới hạn về khả năng sản xuất và lưu trữ hàng hóa Mục tiêu của bài toán

là tìm ra một phân bố các cơ sở sao cho tổng sản lượng được sản xuất và phân phối đáp ứng được nhu cầu của thị trường và các ràng buộc về khả năng sản xuất và lưu trữ FLPCT là một bài toán phức tạp và thường được giải quyết bằng các phương pháp tối ưu hóa toán học như lập trình tuyến tính và quy hoạch nguyên Các ứng dụng thực tế của FLPCT bao gồm quản lý chuỗi cung ứng, lập kế hoạch sản xuất và phân phối hàng hóa, và quản lý kho Trong FLPCT, công suất thực tế của một cơ sở không được giả định là (đầy đủ) được biết trước vì nó trở thành quyết định đưa ra sức chứa của một cơ sở là kết quả của giá trị ban đầu và số tiền được chuyển đến/từ các cơ sở khác Việc chuyển giao công suất có thể cung cấp các giải pháp với tổng chi phí nhỏ hơn

2.2.4 Tìm kiếm Tabu (Tabu search)

Thuật toán Tìm kiếm Tabu (Tabu Search) [9][10] là một thuật toán tìm kiếm được sử dụng để giải quyết các bài toán tối ưu hóa Thuật toán này được đặt tên theo khái niệm “tabu”, có nghĩa là “cấm”, vì nó sử dụng một danh sách các giá trị bị cấm, được gọi là “danh sách tabu”, để tránh lặp lại các giá trị đã được thử nhưng không cho kết quả tốt Thuật toán Tabu Search được phát triển

từ thuật toán Leo đồi (Hill Climbing), đó là một phương pháp tìm kiếm địa phương, nghĩa là nó chỉ tìm kiếm các giải pháp gần với giải pháp hiện tại Thuật toán Tìm kiếm Tabu mở rộng thuật toán Leo đồi bằng cách sử dụng danh sách Tabu để tìm kiếm các giá trị mới nhất, thay vì lặp lại các giá trị đã được thử Các bước chính của thuật toán Tabu Search như sau:

Bước 1 Khởi tạo giá trị ban đầu

Thuật toán Tabu Search bắt đầu với một giải pháp ban đầu, có thể được chọn ngẫu nhiên hoặc được tạo ra bằng các phương pháp khác Giải pháp ban đầu này sẽ được sử dụng làm giải pháp hiện tại để bắt đầu quá trình tìm kiếm

Bước 2 Tìm kiếm các giải pháp lân cận

Sau khi có giải pháp ban đầu, thuật toán sẽ tìm kiếm các giải pháp mới bằng cách thay đổi một số giá trị trong giải pháp hiện tại Các giá trị mới này được gọi là “giải pháp lân cận” Các giải pháp lân cận có thể được tạo ra bằng cách thay đổi một hoặc nhiều giá trị của giải pháp hiện tại, hoặc bằng cách kết hợp các giá trị từ các giải pháp khác Ví dụ, nếu ta đang tìm kiếm lời giải cho một bài toán lập lịch, ta có thể tạo ra các giải pháp lân cận bằng cách đổi chỗ thứ tự các công việc, thay đổi thời gian bắt đầu hoặc kết thúc các công việc, hoặc thay đổi thời gian thực hiện của các công việc

Bước 3 Đánh giá các giải pháp lân cận

Sau khi có các giải pháp lân cận, thuật toán sẽ đánh giá mức độ tối ưu của các giải pháp lân cận bằng cách sử dụng một hàm mục tiêu Hàm mục tiêu này sẽ đo lường độ tối ưu của mỗi giải pháp lân cận Ví dụ, trong bài toán lập lịch, hàm mục tiêu có thể đo lường độ phù hợp giữa thời gian thực hiện các công việc và thời gian được yêu cầu để hoàn thành dự án

Bước 4 Lựa chọn giải pháp lân cận tốt nhất

Sau khi đã đánh giá các giải pháp lân cận, thuật toán sẽ chọn giải pháp lân cận tốt nhất từ các giải pháp lân cận tìm được Giải pháp lân cận tốt nhất này sẽ trở thành giải pháp hiện tại để tiếp tục quá trình tìm kiếm

Bước 5 Kiểm tra danh sách Tabu

Trước khi chọn giải pháp lân cận tốt nhất, ta sẽ kiểm tra xem giải pháp

đó có nằm trong danh sách tabu hay không Nếu giải pháp lân cận tốt nhất nằm trong danh sách tabu, nó sẽ không được chọn Danh sách tabu là một danh sách các giải pháp đã được thử nhưng không cho kết quả tốt, nên thuật toán sẽ không chọn lại các giải pháp này trong một số vòng lặp tiếp theo Điều này giúp tránh tình trạng thuật toán bị mắc kẹt vào một chuỗi các giải pháp không tối ưu

Bước 6 Cập nhật danh sách tabu

Sau khi đã chọn giải pháp lân cận tốt nhất, thuật toán sẽ cập nhật danh sách tabu bằng cách thêm giải pháp hiện tại vào danh sách này Danh sách tabu có thể được cập nhật bằng cách loại bỏ một số giải pháp đã có trong danh sách này hoặc thêm các giải pháp mới vào danh sách

Bước 7 Kiểm tra điều kiện dừng

Thuật toán sẽ tiếp tục các bước trên cho đến khi nào đáp ứng được điều kiện dừng Điều kiện dừng có thể được đặt dựa trên một số tiêu chí, chẳng hạn như số vòng lặp đã thực hiện, độ tối ưu của giải pháp hiện tại, hoặc thời gian thực hiện của thuật toán

Danh sách Tabu được sử dụng để giải quyết vấn đề của thuật toán Leo đồi, đó là tránh lặp lại các giá trị đã được thử nhưng không cho kết quả tốt Mỗi khi ta chọn một giải pháp lân cận, ta sẽ kiểm tra xem giải pháp đó có nằm trong danh sách Tabu hay không Nếu đúng, ta sẽ chọn giải pháp khác Nếu không, ta sẽ tiếp tục tìm kiếm các giải pháp lân cận

Thuật toán Tìm kiếm Tabu Search có thể được tùy chỉnh để phù hợp

tạo ra các giải pháp lân cận, tùy thuộc vào bài toán cụ thể Ngoài ra, các tham

số của thuật toán, như độ dài của danh sách Tabu và số lần lặp lại cho phép, cũng có thể được tinh chỉnh để đạt được kết quả tốt nhất

2.3 Các công trình nghiên cứu liên quan

Bài toán vị trí cơ sở (FLP) thường sử dụng biểu đồ để biểu diễn mạng lưới giao thông cơ bản nhằm mô hình hóa vấn đề trong đó mục tiêu là giảm thiểu tổng chi phí thiết lập cơ sở và vận chuyển từ cơ sở đến các nút yêu cầu [11]

Dựa trên năng lực của các cơ sở phục vụ, trong nghiên cứu, FLP có thể được phân loại thành có năng lực và không có năng lực (UFLP và CFLP) Cụ thể hơn, trong FLP, các cơ sở phục vụ có thể có năng lực khác nhau để phục vụ các khách hàng UFLP không giới hạn năng lực của các cơ sở phục vụ khi tối ưu hoá việc phân phối hàng hóa, trong khi CFLP áp đặt giới hạn về năng lực của các cơ sở phục vụ Vì vậy, CFLP được coi là mô hình phân phối hàng hóa thực tế hơn so với UFLP Tuy nhiên, CFLP cũng có nhược điểm là không thể áp dụng cho trường hợp có nhu cầu vượt quá năng lực của các cơ sở phục vụ Do đó, để tăng tính ứng dụng của mô hình CFLP, cần xem xét phiên bản CFLP dưới các nguồn gián đoạn khác nhau Các nguồn gián đoạn này có thể bao gồm việc thiếu nguồn cung, sự cố kỹ thuật, hoặc sự cố về giao thông Bằng cách xem xét phiên bản CFLP dưới các nguồn gián đoạn khác nhau,

mô hình sẽ có tính ứng dụng cao hơn và đáp ứng được nhu cầu phân phối hàng hóa trong các tình huống khác nhau Việc triển khai ý tưởng này sẽ giúp cải thiện hiệu quả phân phối hàng hóa và tối ưu hóa chi phí cho các doanh nghiệp Đồng thời, việc xem xét phiên bản CFLP dưới các nguồn gián đoạn khác nhau sẽ giúp tăng tính ứng dụng của mô hình CFLP và đáp ứng được nhu cầu phân phối hàng hóa trong các tình huống khác nhau Tóm lại, trái ngược với UFLP, CFLP áp đặt giới hạn về năng lực của các cơ sở phục vụ Do các CFLP có các giả định thực tế hơn so với các UFLP, nên ngày càng có nhiều nhà nghiên cứu quan tâm đến việc xem xét phiên bản CFLP dưới các nguồn gián đoạn khác nhau Tác giả Irawan và cộng sự [12] nghiên cứu về vấn đề vị trí nguồn duy nhất với sự hiện diện của một số công suất có thể có, trong

đó việc mở cơ sở chi phí cố định phụ thuộc vào công suất sử dụng và khu vực đặt cơ

sở Các tác giả xây dựng hai mô hình toán học cho cả trường hợp rời rạc và liên tục

bằng cách sử dụng khoảng cách thẳng/Euclide Tác giả Shavarani và cộng sự [13] giới thiệu một mô hình lập trình số nguyên phi tuyến tính hỗn hợp cho bài toán vị trí

cơ sở phân cấp di động bị giới hạn khoảng cách (distance-constrained mobile hierarchical) nhằm giảm thiểu tổng chi phí hệ thống Các tác giả phát triển một phương pháp tiếp cận heuristic dựa trên thuật toán di truyền (GA) để giải quyết mô hình Tác giả Li và cộng sự [14] xây dựng mô hình vị trí phân cấp nhiều giai đoạn cho Trung tâm trung chuyển, trong đó mục tiêu là giảm thiểu tổng thời gian di chuyển theo nhu cầu trong thời gian quy hoạch Tác giả Zhang và cộng sự [15] phát triển một

mô hình cho bài toán vị trí tiếp nhiên liệu theo dòng điện dung nhiều giai đoạn period capacitated flow refuelling) cho xe điện Công trình của tác giả Santiváñez và Carlo [16] sử dụng thước đo hiệu quả để đảm bảo mức nhu cầu được thỏa mãn tối thiểu nhằm tránh chi phí phạt đối với nhu cầu không được đáp ứng nhằm đảm bảo mức dịch vụ có thể chấp nhận được khi bị gián đoạn

(multi-Một hướng đi khác của CFLP là kết hợp với việc chuyển giao năng lực FLPCT,

có thể được coi là một chiến lược hợp tác giữa các cơ sở không chỉ cho phép quản lý thặng dư năng lực hiện có mà còn có thể dẫn đến việc chia sẻ tốt hơn năng lực hoạt động tổng thể giữa các cơ sở Có những ví dụ trong tài liệu về các loại hợp tác đại lý khác nhau trong bối cảnh các vấn đề về vị trí cơ sở Tác giả Puerto và cộng sự [17] xem xét sự hợp tác giữa các nút nhu cầu trong vấn đề vị trí phẳng của một cơ sở Sự hợp tác xuất hiện dưới hình thức liên minh trong đó các nút nhu cầu khác nhau chia

sẻ chi phí của họ Vấn đề được mô hình hóa như một trò chơi hợp tác với tiện ích có thể chuyển nhượng TU-game (transferable utility) Tác giả Landete và Laporte [18] cũng giả định sự hợp tác giữa các khách hàng để giảm chi phí phân phối Các tác giả xem xét một vấn đề về vị trí cơ sở riêng biệt và phân tích cả mục tiêu bao trùm và mục tiêu trung bình Một hướng nghiên cứu khác có liên quan nào đó với nghiên cứu của luận văn này là hướng nghiên cứu mà các cơ sở được định vị lại, tức là khi các

cơ sở di động được xem xét Vấn đề vị trí cơ sở di động có khả năng (capacitated mobile facility location problem) được giới thiệu chính thức bởi tác giả Raghavan và cộng sự [19] Đây là một vấn đề về cơ bản bổ sung các hạn chế về năng lực cho vấn

đề vị trí cơ sở di động Trong bối cảnh vị trí của cơ sở, các cơ sở được quản lý bởi một thực thể duy nhất mong muốn họ hợp tác với nhau, đảm bảo rằng nếu dư thừa

tồn tại ở một số cơ sở, nó có thể được chia sẻ cho những cơ sở thiếu hụt, miễn là nó đóng góp vào một hệ thống hiệu quả hơn (từ góc độ chi phí) Việc chuyển giao công suất có thể được xem như một hoạt động cân bằng hàng tồn kho, vốn phổ biến trong nhiều hệ thống hậu cần, mặc dù không được đề cập rõ ràng trong tài liệu về vị trí cơ

sở Có thể tìm thấy một ví dụ điển hình về chuyển giao công suất để cân bằng hàng tồn kho trong công trình của Tác giả Fiestras-Janeiro và cộng sự [20], trong đó mô tả trường hợp một số nông dân Tây Ban Nha chuyển chất đốt để tiết kiệm chi phí Nhiên liệu mà nông dân cần được chứa trong các bể chứa địa phương mà không tốn chi phí bảo trì Khi một bể chứa trong trang trại bị cạn kiệt, người nông dân có thể mượn thêm nhiên liệu từ hàng xóm với một số chi phí hoặc đặt hàng nhiên liệu mới, thường phải chịu chi phí cao hơn

Từ những ý tưởng rút trích được ở các nghiên cứu trên, trong luận văn này, học viên áp dụng CFLP vào việc phân bổ pin dự phòng cho các trạm BTS Ở đây, khi xảy ra sự cố mất điện, cần phân bổ lượng pin phù hợp để máy phát điện có thể cấp điện dự phòng cho các trạm BTS trong khoảng thời gian phù hợp Để triển khai ý tưởng này, có thể thực hiện các bước sau: Xác định các trạm BTS cần được cung cấp pin dự phòng để giải quyết vấn đề mất điện Việc xác định này có thể dựa trên các yếu tố như quan trọng của trạm BTS, nhu cầu cấp điện của trạm BTS Sau đó, áp dụng bài toán CFLP để phân bổ pin dự phòng cho các trạm BTS, đồng thời đưa vào các ràng buộc về năng lực của máy phát điện và chi phí triển khai Tiếp đến, xác định các khu vực có máy phát điện dự phòng có thể chuyển giao năng lực để cấp điện cho các trạm BTS khi xảy ra sự cố mất điện Việc xác định này cần dựa trên các yếu tố như sử dụng hiệu quả năng lực máy phát điện, khoảng cách giữa các khu vực… Thiết lập các ràng buộc về chuyển giao năng lực từ các khu vực có máy phát điện dự phòng đến các trạm BTS cần cấp điện dự phòng Các ràng buộc này có thể bao gồm năng lực máy phát điện dự phòng, khoảng cách giữa các khu vực, chi phí vận chuyển…Tối

ưu hóa việc chuyển giao năng lực từ các khu vực có máy phát điện dự phòng đến các trạm BTS cần cấp điện dự phòng, sao cho tổng chi phí là thấp nhất Cuối cùng, đưa

ra giải pháp tối ưu cho việc phân bổ máy phát điện và chuyển giao năng lực để giải quyết vấn đề mất điện cho các trạm BTS