Nghiên cứu Nghiên cứu tối ưu hóa lưới điện phân phối bằng các thuật toán tiến hóa

CHƯƠNG 1 .................................................................... 4
TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG LƯỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI ............................................................................... 4
1.1 Tổng quan về hệ thống lưới điện phân phối .............................................. 4
1.2 Một số đặc điểm của lưới điện phân phối ................................................. 5
CHƯƠNG 2 .................................................................... 8
TÌM HIỂU VỀ CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐỂ GIẢM TỔN THẤT ĐIỆN NĂNG....................................................... 8
2.1 Tìm hiểu về tổn thất điện năng ................................................................. 8
2.1.1 Bản chất của tổn thất điện năng ......................................................... 8
2.1.2 Phân loại các loại tổn thất điện năng.................................................. 8
2.2 Một số giải pháp giảm tổn thất trên lưới phân phối ................................. 9
2.2.1 Bù công suất phản kháng trong lưới điện phân phối ....................... 10
2.2.2 Phương pháp tích hợp nguồn phân tán vào lưới điện phân phối ....... 13
2.2.3 Điểm mở tối ưu cho lưới điện ......................................................... 18
CHƯƠNG 3 .................................................................. 20
NGHIÊN CỨU TÌM HIỂU THUẬT TOÁN DI TRUYỀN ...................................................................... 20
3.1 Tìm hiểu về thuật toán di truyền ............................................................. 20
3.1.1 Tổng quan về thuật toán di truyền ................................................... 20
3.1.2 Các loại thuật toán di truyền ........................................................... 21
3.1.3 Ưu nhược điểm của thuật toán di truyền ......................................... 21
3.1.3.1 Ưu điểm ...................................................................................... 21
3.1.3.2 Nhược điểm ................................................................................. 21
3.2 Tìm hiểu về chiến lược tiến hóa ............................................................. 22
Đồ án tốt nghiêp: Nghiên cứu tối ưu hóa lưới điện phân phối bằng các thuật toán tiến hóa”

     3.2.1 Tìm hiểu về chiến lược tiến hóa ...................................................... 22
3.2.2 Lịch sử phát triển của thuật toán chiến lược tiến hóa ...................... 22
3.2.3 Tính chất của thuật toán chiến lược tiến hóa ................................... 23
3.2.4 Kỹ thuật chiến lược tiến hóa ........................................................... 23
3.2.5 Bài toán tối ưu tổng quát ................................................................. 24
3.2.6 Ứng dụng thuật toán di truyền (GA) vào bài toán tối ưu hóa tổng quát .......................................................................................................... 25
3.3 Tìm hiểu về lai ghép BLX ...................................................................... 26
3.3.1 Giới thiệu ........................................................................................ 27
3.3.2 Phương thức trao đổi chéo cho RCGA ............................................ 28
3.3.3 Đề xuất phương pháp ...................................................................... 30
3.3.4 Các thí nghiệm với số ...................................................................... 35
3.3.5 Thiết lập của thí nghiệm .................................................................. 37
3.3.6 Kết quả ............................................................................................ 38
3.4 Tối ưu hóa đa mục tiêu ........................................................................... 38
CHƯƠNG 4 .................................................................. 44
NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG BÀI TOÁN TỐI ƯU HÓA LƯỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI BẰNG THUẬT TOÁN DI TRUYỀN TRÊN PHẦN MỀM MATLAB VÀ MATPOWER ......................................................... 44
4.1 Tối ưu hóa lưới điện phân phối là gì ....................................................... 44
4.2 Tìm hiểu về phần mềm MATLAB ......................................................... 45
4.2.1 Tổng quan ....................................................................................... 45
4.2.2 Một số nhóm lệnh cơ bản trong MATLAB ...................................... 45
TẬP LỆNH THAO TÁC TRÊN MA TRẬN ............................................... 52
XÂY DỰNG HÀM FUNTION ................................................................ 54
4.3 Tìm hiểu về phần mềm MATPOWER ................................................... 55
4.3.1 Nguồn gốc ....................................................................................... 55
Đồ án tốt nghiêp: Nghiên cứu tối ưu hóa lưới điện phân phối bằng các thuật toán tiến hóa”

     4.3.2 Yêu cầu hệ thống ............................................................................. 55
4.3.3 Kiểm tra cài đặt matpower............................................................... 56
4.3.4 Chạy mô phỏng ............................................................................... 57
4.3.5 Chuẩn bị các dữ liệu đầu vào ........................................................... 57
4.3.6 Giải quyết các trường hợp: .............................................................. 58
4.3.7 Truy cập vào kết quả: ...................................................................... 58
4.3.8 Tài liệu: ........................................................................................... 59
4.4 Xây dựng chương trình giải bài toán tối ưu hóa lưới điện phân phối bằng thuật toán di truyền trên phần mềm MATLAB và MATPOWER ................. 60
4.4.1. Mục đích của chương trình ............................................................. 60
4.4.2 Xây dựng chương trình .................................................................... 60
4.4.3 Kết luận về chương trình : ............................................................... 67
CHƯƠNG 5 .................................................................. 68
ỨNG DỤNG CHƯƠNG TRÌNH ĐỂ TỐI ƯU HÓA LƯỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI ............................................ 68
5.1 Tìm hiểu về lưới điện để áp dụng tính toán mạng điện 3 nguồn 16 nút ... 68
5.2 Ứng dụng chương trình giải bài toán hàm 1 mục tiêu ............................. 69
5.2.1 Cực tiểu tổn thất điện năng .............................................................. 69
5.2.1.2 Kết hợp tìm điểm mở tối ưu và các giải pháp giảm tổn thất công suất khác: ................................................................................................. 76
5.3 Ứng dụng chương trình giải bài toán hàm đa mục tiêu ........................... 79
5.3.1 Định nghĩa ...................................................................................... 79
5.3.2 Định nghĩa thống trị (dominance) .................................................... 79
5.3.3. Hàm ràng buộc ............................................................................... 79
5.3.4 Mô phỏng bài toán thực tế: .............................................................. 80
5.4 Kết luận................................................................................................. 81

MỤC LỤC

CHƯƠNG 1 4

TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG LƯỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI 4

1.1 Tổng quan về hệ thống lưới điện phân phối 4

1.2 Một số đặc điểm của lưới điện phân phối 5

CHƯƠNG 2 8

TÌM HIỂU VỀ CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐỂ GIẢM TỔN THẤT ĐIỆN NĂNG 8

2.1 Tìm hiểu về tổn thất điện năng 8

2.1.1 Bản chất của tổn thất điện năng 8

2.1.2 Phân loại các loại tổn thất điện năng 8

2.2 Một số giải pháp giảm tổn thất trên lưới phân phối 9

2.2.1 Bù công suất phản kháng trong lưới điện phân phối 10

2.2.2 Phương pháp tích hợp nguồn phân tán vào lưới điện phân phối 13

2.2.3 Điểm mở tối ưu cho lưới điện 18

CHƯƠNG 3 20

NGHIÊN CỨU TÌM HIỂU THUẬT TOÁN DI TRUYỀN 20

3.1 Tìm hiểu về thuật toán di truyền 20

3.1.1 Tổng quan về thuật toán di truyền 20

3.1.2 Các loại thuật toán di truyền 21

3.1.3 Ưu nhược điểm của thuật toán di truyền 21

3.1.3.1 Ưu điểm 21

3.1.3.2 Nhược điểm 21

3.2 Tìm hiểu về chiến lược tiến hóa 22

3.2.1 Tìm hiểu về chiến lược tiến hóa 22

3.2.2 Lịch sử phát triển của thuật toán chiến lược tiến hóa 22

3.2.3 Tính chất của thuật toán chiến lược tiến hóa 23

3.2.4 Kỹ thuật chiến lược tiến hóa 23

3.2.5 Bài toán tối ưu tổng quát 24

3.2.6 Ứng dụng thuật toán di truyền (GA) vào bài toán tối ưu hóa tổng quát 25

3.3 Tìm hiểu về lai ghép BLX 26

3.3.1 Giới thiệu 27

3.3.2 Phương thức trao đổi chéo cho RCGA 28

3.3.3 Đề xuất phương pháp 30

3.3.4 Các thí nghiệm với số 35

3.3.5 Thiết lập của thí nghiệm 37

3.3.6 Kết quả 38

3.4 Tối ưu hóa đa mục tiêu 38

CHƯƠNG 4 44

NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG BÀI TOÁN TỐI ƯU HÓA LƯỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI BẰNG THUẬT TOÁN DI TRUYỀN TRÊN PHẦN MỀM MATLAB VÀ MATPOWER 44

4.1 Tối ưu hóa lưới điện phân phối là gì 44

4.2 Tìm hiểu về phần mềm MATLAB 45

4.2.1 Tổng quan 45

4.2.2 Một số nhóm lệnh cơ bản trong MATLAB 45

TẬP LỆNH THAO TÁC TRÊN MA TRẬN 52

XÂY DỰNG HÀM FUNTION 54

4.3 Tìm hiểu về phần mềm MATPOWER 55

4.3.1 Nguồn gốc 55

4.3.2 Yêu cầu hệ thống 55

4.3.3 Kiểm tra cài đặt matpower 56

4.3.4 Chạy mô phỏng 57

4.3.5 Chuẩn bị các dữ liệu đầu vào 57

4.3.6 Giải quyết các trường hợp: 58

4.3.7 Truy cập vào kết quả: 58

4.3.8 Tài liệu: 59

4.4 Xây dựng chương trình giải bài toán tối ưu hóa lưới điện phân phối bằng thuật toán di truyền trên phần mềm MATLAB và MATPOWER 60

4.4.1 Mục đích của chương trình 60

4.4.2 Xây dựng chương trình 60

4.4.3 Kết luận về chương trình : 67

CHƯƠNG 5 68

ỨNG DỤNG CHƯƠNG TRÌNH ĐỂ TỐI ƯU HÓA LƯỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI 68

5.1 Tìm hiểu về lưới điện để áp dụng tính toán mạng điện 3 nguồn 16 nút 68

5.2 Ứng dụng chương trình giải bài toán hàm 1 mục tiêu 69

5.2.1 Cực tiểu tổn thất điện năng 69

5.2.1.2 Kết hợp tìm điểm mở tối ưu và các giải pháp giảm tổn thất công suất khác: 76

5.3 Ứng dụng chương trình giải bài toán hàm đa mục tiêu 79

5.3.1 Định nghĩa 79

5.3.2 Định nghĩa thống trị (dominance) 79

5.3.3 Hàm ràng buộc 79

5.3.4 Mô phỏng bài toán thực tế: 80

5.4 Kết luận 81

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG LƯỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI

1.1 Tổng quan về hệ thống lưới điện phân phối

Phân phối điện là khâu cuối cùng của hệ thống điện để đưa điện năng trực tiếp đến người tiêu dùng Lưới điện phân phối bao gồm lưới điện trung áp và lưới điện hạ áp Tính đến cuối năm 2004, tổng chiều dài đường dây trung áp bằng khoảng 115 nghìn km, tổng chiều dài đường dây hạ áp gần 110 nghìn km, tổng dung lượng các trạm biến áp hạ áp gần 29 nghìn MVA Hầu hết các huyện,

xã trên toàn đất nước đều có điện từ điện lưới Quốc gia Các xã, huyện còn lại chưa có điện lưới Quốc gia hiện đang sử dụng nguồn điện tại chỗ là thủy điện nhỏ hoặc máy phát điện diezel

Các chương trình điện nông thôn của Chính phủ sẽ tiếp tục đẩy mạng phát triển lưới điện phân phối, đảm bảo 100% số xã huyện được cấp điện Cùng với tổng sơ đồ phát triển điện lực VI được phê duyệt kế hoạch cải tạo và phát triển lưới điện trung áp Khối lượng lưới điện phân phối dự kiến xây dựng đến năm 2020 sẽ bao gồm hơn 120.000km đường dây trung áp, gần 85.000 MVA trạm phân phối và gần 93.000 km đường dây hạ áp Khối lượng dự kiến cải tạo

và xây dựng sẽ tương đương với khối lượng lưới phân phối hiện có Với lưới điện phân phối có quy mô gấp đôi hiện tại, các công ty Điện lực và các Điện lực tỉnh, thành phố sẽ phải đối diện với những khó khăn nhất định trong công tác quản lý là cần thiết và phải chú trọng ngay từ giai đoạn chuẩn bị hiện nay Các vấn đề kỹ thuật của lưới điện phân phối trong đó có vấn đề giảm tổn thất điện năng vẫn sẽ là trọng tâm trong công tác điều hành quản lý Để giải quyết các khó khăn này, đồng thời nâng cao năng lực quản lý kỹ thuật trong đó có vấn đề giảm tổn thất điện năng, các Công ty Điện lực cần ứng dụng các biện pháp công nghệ hiện đại đang ngày càng được sử dụng phổ biến trên thế giới

1.2 Một số đặc điểm của lưới điện phân phối

Lưới điện phân phối có các đặc điểm về thiết kế và vận hành khác với lưới điện truyền tải Lưới điện phân phối phân bố trên diện rộng, thường vận hành không đối xứng và có tổn thất lớn Vấn đề tổn thất trên lưới phân phối liên quan chặt ché đến các vấn đề kỹ thuật của lưới điện từ giai đoạn thiết kế đến vận hành Do đó trên cơ sở các số liệu về tổn thất có thể đánh giá sơ bộ chất lượng vận hành của lưới điện phân phối

Trong những năm gần đây, lưới điện phân phối của nước ta phát triển mạnh, các Công ty Điện lực cũng được phân cấp mạnh về quản lý Chất lượng vận hành của lưới phân phối được nâng cao rõ rệt, tỷ lệ tổn thất điện năng giảm mạnh Tỷ lệ tổn thất trên lưới phân phối từ mức cao nhất tại Công ty Điện lực 2 năm 2000 bằng 12% đến năm 2004 chỉ còn 9,4% Mặc dù tỷ lệ tổn thất trên lưới điện phân phối đã giảm đáng kể trong thời gian qua, nhưng mức giảm tổn thất này vẫn còn rất khiêm tốn Chính phủ có quyết định yêu cầu EVN giảm mức tổn thất trên toàn lưới điện (bao gồm cả lưới truyền tải) xuống mức 11% vào năm

2006 và 9% vào năm 2010 Thực tế trong 6 tháng đầu năm 2007, mức tổn thất điện năng của EVN là 11,43% cao hơn kế hoạch là 0,93% Như vậy vẫn còn nhiều biện pháp đồng bộ cần thực hiện để đạt được mục tiêu giảm tổn thất trên lưới điện Phân tích các biện pháp giảm tổn thất điện năng cho thấy nếu thực hiện tốt, tổn thất điện năng trên lưới phân phối có thể hạ thấp đáng kể Tổn thất trên lưới điện phân phối bao gồm tổn thất phi kỹ thuật ( tổn thất thương mại) và tổn thất kỹ thuật Tổn thất phi kỹ thuật (tổn thất thương mại) bao gồm 4 dạng tổn thất như sau:

- Trộm điện (câu, móc trộm)

- Không thanh toán hoặc chậm thanh toán hóa đơn tiền điện

- Sai sót tính toán tổn thất kỹ thuật

- Sai sót thống kê phân loại và tính hóa đơn khách hàng

Tổn thất phi kỹ thuật phụ thuộc vào cơ chế quản lý, quy trình quản lý hành chính, hệ thống công tơ đo đếm và ý thức của người sử dụng Tổn thất phi

kỹ thuật cũng một phần chịu ảnh hưởng của năng lực và công cụ quản lý của bản thân các Điện lực, trong đó có phương thiện máy móc, máy tính, phần mềm quản lý Tổn thất kỹ thuật trên lưới điện phân phối chủ yếu trên dây dẫn và các máy biến áp phân phối Tổn thất kỹ thuật bao gồm tổn thất công suất tác dụng

và công suất phản kháng Tổn thất công suất phản kháng do từ thông rò trong các máy biến áp và cảm kháng trên đường dây Tổn thất công suất phản kháng chỉ làm lệch góc và ít ảnh hưởng đến tổn thất điện năng Tổn thấy công suất tác dụng có ảnh hưởng đáng kể đến tổn thất điện năng Thành phần tổn thất điện năng do tổn thất công suất tác dụng được tính như sau:

do hiệu ứng Joule trong máy biến áp Các loại tổn thất này có các nguyên nhân chủ yếu như sau:

- Đường dây phân phối quá dài, bán kính cung cấp điện lớn

- Tiết diện dây dẫn quá nhỏ, đường dây bị xuống cấp, không được cải tạo nâng cấp

- Máy biến áp phân phối thường xuyên mang tải nặng hoặc quá tải

- Máy biến áp là loại có tỷ lệ tổn thất cao hoặc vật liệu lõi từ không tốt dẫn đến sau một thời gian tổn thất tăng lên

- Vận hành không đối xứng liên tục dẫn đến tăng tổn thất trên máy biến

áp

- Nhiều thành phần sóng hài của các phụ tải công nghiệp tác động vào các cuộn dây máy biến áp làm tăng tổn thất

- Vận hành với hệ số cosφ thấp do thiếu công suất phản kháng

CHƯƠNG 2 TÌM HIỂU VỀ CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐỂ GIẢM TỔN THẤT

ĐIỆN NĂNG

2.1 Tìm hiểu về tổn thất điện năng

2.1.1 Bản chất của tổn thất điện năng

Tổn thất điện năng trên hệ thống điện là lượng điện năng tiêu hoá cho quá trình truyền tải và phân phối điện từ thanh cái các nhà máy điện qua hệ thống lưới điện truyền tải, lưới điện phân phối đến các hộ sử dụng điện Chính vì vậy, tổn thất điện năng còn được định nghĩa là điện năng dùng để truyền tải, phân

phối điện và là một trong những chỉ tiêu kinh tế kỹ thuật của ngành Điện

Việc nghiên cứu, áp dụng các giải pháp mới để giảm tỷ lệ tổn thất điện năng xuống mức hợp lý đã và đang là mục tiêu của ngành Điện tất cả các nước, đặc biệt trong bối cảnh hệ thống đang mất cân đối về lượng cung cầu điện năng như nước ta hiện nay Tỷ lệ tổn thất điện năng phụ thuộc vào đặc tính của mạch điện, lượng điện truyền tải, khả năng cung cấp của hệ thống và công tác quản lý vận hành hệ thống điện Tổn thất điện năng được phân chia thành hai loại cơ bản là tổn thất kỹ thuật và tổn thất thương mại

2.1.2 Phân loại các loại tổn thất điện năng

• Tổn thất kỹ thuật:

Điện năng được sản xuất ra từ các nhà máy điện, muốn tải đến các hộ tiêu thụ điện phải qua hệ thống lưới điện cao áp, trung áp, xuống hạ áp, (hệ thống bao gồm các máy biến áp, đường dây và các thiết bị điện khác) Trong quá trình truyền tải đó, dòng điện tiêu hao một lượng nhất định khi qua máy biến áp, qua điện trở dây dẫn và mối nối tiếp xúc làm phát nóng dây, qua các thiết bị điện, thiết bị đo lường, công tơ điện gây tổn thất điện năng Chưa kể đường dây dẫn điện mang điện áp cao từ 110 kV trở lên còn có tổn thất vầng quang; dòng điện qua cáp ngầm và tụ điện còn tổn thất do điện môi Vì thế mà tổn thất điện năng còn được định nghĩa là điện năng dùng để truyền tải và phân phối điện

Đó chính là tổn thất điện năng kỹ thuật và xảy ra tất yếu trong quá trình truyền tải điện từ nhà máy phát qua hệ thống lưới điện cao hạ áp đến các hộ sử dụng điện Mức độ tổn thất điện năng kỹ thuật lớn hay nhỏ tuỳ thuộc vào cấu trúc lưới điện, chất lượng thiết bị, chất lượng đường dây tải điện và phương thức vận hành hệ thống điện

• Tổn thất thương mại

Tổn thất điện năng thương mại hay còn gọi là tổn thất điện năng phi kỹ thuật không định lượng được song cũng có tác động không nhỏ đến hệ thống, làm gia tăng tỷ lệ tổn thất điện năng chung Nguyên nhân gây ra tổn thất điện năng thương mại là do tình trạng vi phạm trong sử dụng điện như: Lấy cắp điện dưới nhiều hình thức (câu móc điện trực tiếp, tác động làm sai lệch mạch đo đếm điện năng, gây hư hỏng, chết cháy công tơ ); do chủ quan của người quản

lý khi công tơ hỏng không thay thế kịp thời, bỏ sót hoặc ghi sai chỉ số; do không thực hiện đúng chu kỳ kiểm định và thay thế công tơ định kỳ theo quy định của Nhà nước

2.2 Một số giải pháp giảm tổn thất trên lưới phân phối

Hiện nay, tồn tại một số biện pháp giảm tổn thất và nâng cao chất lượng điện năng như sau:

- Nâng cao điện áp vận hành lưới điện phân phối và đưa về điện áp quy chuẩn: chuyển điện áp 6,10 và 15 kv lên vận hành ở cấp điện áp 22 kv Việc thực hiện giải pháp này tương đối hiệu quả nhưng đòi hỏi vốn đầu tư lớn mà thời gian thực hiện rất dài

- Bù kinh tế trong lưới điện phân phối bằng tụ điện

- Hoàn thiện cấu trúc lưới để vận hành với tổn thất nhỏ nhất vấn đề này đòi hỏi vốn đầu tư, tuy nhiên phụ thuộc vào địa hình và mật độ phụ tải của lưới Nói chung, đây là giải pháp không đạt hiệu quả đối với những tuyến dây mới,đang trong giai đoạn đầu tư

- Sử dụng các thiết bị ứng dụng công nghệ mới có hiệu suất cao

Ngày nay, giải pháp này mới chỉ được thực hiện ở phạm vi hạ áp và tại một số phụ tải lớn, khu công nghiệp có vốn đầu tư rất lớn

- Phân bố thời gian làm việc và đưa thiết bị vào vận hành trong các thời gian hợp lý,tránh hiện tượng quá tải cục bộ vào thời gian cao điểm vấn đè này chỉ được thực hiện ở cấp vĩ mô,có sự tham gia đồng bộ của nhiều bộ ngành và nhà nước

- Xây dựng và vận hành phương thức kết lưới mang hiệu quả cao nhất Việc này dễ dàng thực hiện nhưng hiệu quả không cao do phụ thuộc vào tình trạng vận hành của lưới và sự biến động cua phụ tải

- Chọn đúng công suất MBA phù hợp với yêu cầu của phụ tải tránh MBA vận hành non tải Vấn đề này giải quyết rất dễ dàng, nhưng hiệu quả thấp do phụ tải ngày nay biến đổi rất lớn giữa giờ cao điểm và thấp điểm ( Thực tế, biến động phụ tải giữa giờ cao điểm và thấp điểm từ 75-300%)

- Hạn chế song hài trong lưới điện hạ áp

- Phân bố phụ tải đều trên toàn lưới Vấn đề này không thể thực hiện được do cấu trúc địa hình và vị trí phụ tải

Trong phạm vi đề tài nâng cao điện áp,bù công suất phản kháng để giảm tổn thất công suất, ở đây ta tập trung các giải pháp là tái cấu trúc lưới điện, thực hiện bù công suất phản kháng, tích hợp các nguồn phân tán vào lưới điện và cuối cùng là thực hiện tìm điểm mở tối ưu cho lưới điện

2.2.1 Bù công suất phản kháng trong lưới điện phân phối

Như trên đã nói lưới điện Việt Nam và nhất là lưới phân phối tăng trưởng quá nhanh của nhu cầu công suất Tổn thất tổng trong lưới phân phối rất lớn.Về nguyên tắc toàn bộ công suất nguồn đều phải qua LPP trước khi cung cấp cho phụ tải Do đó giảm được một vài phần trăm tổn thất nhờ những phương pháp phổ cập sẽ đem lại hiệu quả kinh tế lớn Về phương diện vận hành lưới điện phân phối thì vấn đề bù công suất phản kháng vẫn là nội dung có ý nghĩa lớn

2.2.1.1 Công suất phản kháng

Công suất phản kháng do phụ tải yêu cầu mang thuộc tính cảm, để sinh ra

từ trường cần thiết cho quá trình chuyển đổi điện năng, Từ trường xoay chiều cần một điện năng dao động đó là công suất phản kháng có tính cảm Q Điện năng của từ trường dao động dưới dạng dòng điện, khi đi trên dây dẫn nó gây tổn thất điện năng và tổn thất điện áp không lợi cho lưới điện

Hình 2.1

Muốn giảm được tổn thất điện năng và tổn thất điện áp do từ trường gây

ra người ta đặt tụ điện ngay sát vùng từ trường hình 2.1 Tụ điện gây ra điện trường xoay chiều, điện trường cũng cần một điện năng dao động - công suất phản kháng dung tính QC , nhưng ngược về pha so với từ trường Khi từ trường phát năng lượng thì điện trường nhận vào và ngược lại Nhờ đặc tính này mà khi đặt cạnh nhau điện trường và từ trường tạo mạch dao động, năng lượng của chúng truyền quan lại cho nhau, chỉ có phần thừa ra Q-QC (dù điện cảm hay điện dung) mới đi về nguồn điện Nhờ vậy dòng công suất phản kháng giảm đi Công suất phản kháng dung tính đi về nguồn cũng gây tổn thất điện năng như công suất phản kháng cảm tính, nhưng về điện áp thì nó làm tăng điện áp ở nút tải so với nguồn (tổn thất điện áp âm) Vì thế khi đặt bù cũng phải tránh không gây quá bù (QC>Q)

2.2.1.2 Các vấn đề chung trong việc bù cống suất phản kháng:

Việc bù công suất phản kháng gồm 2 loại:

- Bù cưỡng bức:

Nguồn điện

+ Còn được gọi là bù kỹ thuật một lượng công suất phản kháng nhất định để đảm bảo cân bằng công suất phản kháng,công suất này được điều chỉnh để có thể thích ứng với các chế độ vận hành khác nhau của lưới Việc thực hiên bù này thường được thực hiện tại các TBATG 220/110 kv

+ Một phần công suất bù, thường là phần cố định có thể được phân tán xuống lưới truyền tải để giảm tổn thất trong lưới Tuy nhiên,phải hết sức cân nhắc vì như vậy,độ tin cậy của công suất bù này sẽ bị giảm và để an toàn trong

hệ thống điện phải tăng độ dự trữ công suất phản kháng

+ Ngoài ra,do vai trò của mình trong hệ thống nên không thể không

có công suất phản kháng lưu thông trên lưới Tuy nhiên,chính công suất phản kháng gây nên tổn thất trên lưới, do đó bù cưỡng bức nhầm để giảm thiểu tổn thất điện năng

- Bù kinh tế : nhằm giảm tổn thất điện năng và tổn thất điện áp do đó nâng cao và giảm tổn thất điện năng

Như vậy, việc đặt tụ bù có một số lợi ích sau:

+ Giảm công suất tác dụng yêu cầu ở chế độ max

+ Giảm nhẹ tải MBA do giảm yêu cầu công suất phản kháng do đó tăng tuổi thọ MBA

+ Giảm tổn thất điện năng

+ Cải thiện hệ số công suất

+ Cân bằng tải

Như vậy, trong phạm vi bù, vấn đề giảm tổn thất và nâng cao chất lượng điện năng luôn được thực hiện và có kết quả song hành Tuy nhiên, khi thực hiện đặt tụ bù,lưu ý nguy cơ xãy ra cộng hưởng và tự kích thích ở phụ tải dẫn đến nguy cơ quá áp trong chế độ vận hành min

Hiện nay, có hai phương pháp đặt tụ bù thường được thực hiện:

- Bù tập trung ở một số điểm trên lưới trung áp: thường có từ 1 đến 3 vị trí bù trên mỗi tuyến với phương pháp này giá thành rẽ do công suất đơn vị lớn,thuận tiện cho việc lắp đặt, quản lý và vận hành

- Bù phân tán tại các TBAPP hạ áp,với phương pháp này, hiệu quả cao hơn do thực hiện bù sâu hơn,nhưng nguy cơ cộng hưởng và tự kích thích rất cao Tuy nhiên, hầu hết các thiết bị bù đều được trang bị thiết bị điều khiển tự động nên nguy cơ trên là hầu như không xãy ra

là nơi tiêu thụ chủ yếu CSPK Hệ số công suất của động cơ không đồng bộ phụ thuộc vào điều kiện làm việc của động cơ,các yếu tố chủ yếu như sau:

- Dung lượng của động cơ càng lớn thì số công suất càng cao,suất tiêu thụ CSPK càng nhỏ

2.2.2 Phương pháp tích hợp nguồn phân tán vào lưới điện phân phối

2.2.2.1 Tìm hiểu về nguồn phân tán

Cùng với sự phát triển của nguồn năng lượng thay thế, yếu tố môi trường,

sự phát triển của các công nghệ mới, chất lượng điện năng, độ tin cậy hệ thống điện …, sự ra đời hệ thống nguồn phân tán (Distributed Generation – DG) là thiết yếu cho nhu cầu năng lượng đối với một xã hội phát triển, hiện đại nhằm

bổ sung và đáp ứng nhanh chóng nguồn điện cho phụ tải

Nguồn phân tán DG là nguồn phát có công suất nhỏ (<10MW), được lắp đặt gần nơi tiêu thụ điện năng nên loại trừ được những chi phí truyền tải và phân phối không cần thiết Hơn nữa, nó có thể làm giảm việc sử dụng nhiên liệu hóa thạch, tăng cường tính linh hoạt của nguồn điện và độ tin cây cung cấp điện, giảm tổn thất và cải thiện điều kiện điện áp đường dây phân phối

Lợi ích cơ bản của DG là không phát thải khí hiệu ứng nhà kính cũng như

là không cần tới nhiên liệu hóa thạch Một lợi ích khác đó là chi phí nhiên liệu rất nhỏ (hầu như không có đối với điện mặt trời, gió) Điều này sẽ giảm bớt được chi phí vận hành và rủi ro khi vận hành Hạn chế lớn nhất đó chính là vốn

đầu tư ban đầu rất lớn so với các nguồn năng lượng hóa thạch Bên cạnh đó là bất lợi về chi phí cho kết nối, đo đếm và cân bằng

2.2.2.1.2 Các loại nguồn phân tán

• Nhà máy năng lượng mặt trời

• Nhà máy phong điện

• Nhà máy thuỷ điện nhỏ

• Một số nguồn phân tán khác

2.2.2.1.3 Tác động của nguồn phân tán đối với lưới điện

• Thay đổi tổn thất công suất trên lưới

DG xuất hiện sẽ làm thay đổi dòng công suất trên lưới Nếu DG đặt giữa nguồn cấp điện và phụ tải sẽ làm giảm công suất truyền tải từ nguồn tới vị trí đặt DG do đó làm giảm tổn thất công suất trên đoạn lưới này Hoặc khi phụ tải tăng cao thì sự xuất hiện của DG cục bộ gần phụ tải đó sẽ cấp công suất bù vào lượng tăng thêm đó, điều này đồng nghĩa với việc giảm được lượng công suất từ nguồn truyền thống tới phụ tải, trong lưới phân phối thì nguồn đó thường là các trạm biến áp trung gian Mặt khác, khi phụ tải giảm thấp thì nguồn phân tán lúc

đó có thể cung cấp điện cho lưới điện Mức độ đóng góp của DG còn tùy thuộc vào công suất của nó so với nhu cầu tăng thêm của phụ tải

DG có thể làm giảm hoặc tăng tổn thất công suất trên lưới phụ thuộc vào

vị trí của nó trên lưới và cấu hình của lưới (cấp điện áp, sơ đồ lưới …)

Xét lưới đơn giản như trong hình 2.1, tổng tổn thất công suất trong hệ thống ∆P=0.22MW

Tuy nhiên, khi có DG thì lượng công suất đó sẽ giảm đi một lượng chính

là công suất của DG nếu như DG không cung cấp đủ cho phụ tải Trong trường hợp này, dòng công suất trên đoạn 2 - 3 sẽ giảm và làm cho tổn thất công suất trên đoạn này sẽ giảm theo như hình 2.2, tổng tổn thất công suất trong hệ thống lúc này ∆P2=0.06MW

Hình 2.2

Với sự có mặt của DG, tổn thất công suất trên đường dây của LPP có thể được điều chỉnh và có thể được đánh giá thông qua hệ số tổn thất công suất trên đường dây

Tuy nhiên, khi có nhiều DG kết nối vào lưới sẽ làm tăng tổn thất trên lưới như hình 2.3, tổng tổn thất công suất trong hệ thống ∆P=0.22MW

Hình 2.3 Trong thực tế thì vị trí của DG được xác định để cho khi đó tổn thất trên lưới là nhỏ hơn trước khi có DG Việc xác định tối ưu vị trí đặt và công suất

DG, có xét đến điều kiện vận hành khác nhau của lưới điện, sẽ đem lại kết quả tốt hơn cho bài toán giảm thiểu tổn thất công suất trên lưới

• Một số tác động khác đối với lưới điện

- Đặc tính điện áp thay đổi trên toàn lưới phụ thuộc vào công suất tiêu thụ

- Quá độ điện áp sẽ xảy ra do việc kết nối và ngắt kết nối các máy phát, thậm chí là do quá trình vận hành máy phát phân tán

- Tăng mức độ dòng ngắn mạch sự cố

- Vấn đề về phối hợp bảo vệ giữa phía máy phát phân tán và lưới điện

- Chất lượng, độ an toàn và độ tin cậy cung cấp điện

2.2.2.1.3 Một số yêu cầu kỹ thuật khi kết nối nguồn phân tán vào lưới điện

Khi kết nối máy phát phân tán (DG) với hệ thống điện chúng có thể gây

ra các thay đổi về phương thức vận hành, cấu trúc lưới điện Điều đó có tác

động đáng kể đến vấn đề điều khiển điện áp, an toàn …

Một số yêu cầu kỹ thuật của Việt Nam :

- Yêu cầu về cân bằng pha: trong chế độ làm việc bình thường, phải đảm bảo

DG không gây ra thành phần thứ tự nghịch của điện áp pha tại điểm đấu nối quá 3% điện áp định mức đối với cấp điện áp 110kV hoặc quá 5% điện áp định mức

- Yêu cầu về sóng hài:

+ Giá trị cực đại cho phép (tính theo giá trị tuyệt đối của dòng điện hoặc

% dòng điện phụ tải tại điểm đấu nối) của tổng độ biến dạng dòng điện các thành phần sóng hài bậc cao gây ra tùy theo công suất được quy định như sau: Công suất tới 10kW Công suất trên 10kW

≤ 12% dòng điện phụ tải

+ Tổng độ biến dạng sóng hài do Đơn vị phân phối điện đo tại điểm đấu nối theo tiêu chuẩn IEC1000-4-7, kéo dài ít nhất 24 giờ với chu kỳ 10 phút 1 lần Chậm nhất 06 tháng kể từ thời điểm phát hiện, phải áp dụng các biện pháp khắc phục để đạt được tổng độ biến dạng sóng hài trong giới hạn cho phép

- Yêu cầu về hệ số công suất

Sử dụng DG có công suất cực đại từ 80 kW hoặc MBA có dung lượng

100 kVA trở lên cần duy trì hệ số công suất (cosφ) tại điểm đấu nối

không nhỏ hơn 0.85 trừ trường hợp có thỏa thuận khác

- Yêu cầu đối với tổ máy phát điện đấu nối vào lưới điện phân phối

Tổ máy phát điện đấu nối vào lưới điện phân phối phải đáp ứng các yêu cầu sau:

+ Máy cắt của tổ máy phát điện tại điểm đấu nối phải có khả năng cắt dòng điện ngắn mạch lớn nhất cho phép và cách ly được tổ máy ra khỏi lưới phân phối trong mọi chế độ vận hành

+ Có khả năng phát công suất tác dụng định mức liên tục trong dải tần số

từ 49Hz đến 51Hz Trong dải tần số từ 47Hz đến 49Hz, mức giảm công suất không được vượt quá giá trị tính theo tỷ lệ yêu cầu của mức giảm tần số hệ thống điện, phù hợp với đặc tuyến quan hệ giữa công suất tác dụng và tần số của tổ máy Trong trường hợp tần số thấp hơn 47Hz hoặc cao hơn 51Hz, được phép tách tổ máy phát khỏi lưới phân phối điện

+ Trong điều kiện vận hành bình thường, tổ máy phát đấu nối vào lưới điện phân phối phải có khả năng phát công suất phản kháng theo đặc tính công suất của tổ máy và giữ được độ lệch điện áp trong dải quy định

+ Nhà máy điện đấu nối vào lưới điện phân phối có khả năng cung cấp công suất phản kháng phải đảm bảo các điều kiện:

• Có khả năng điều chỉnh liên tục công suất phản kháng phát lên lưới điện phân phối để điều chỉnh điện áp trên lưới điện phân phối

• Có hệ thống kích từ đảm bảo duy trì điện áp đầu ra ổn định trong dải vận hành của các tổ máy phát điện đấu nối vào lưới điện phân phối

+ Tổ máy phát điện đấu nối vào lưới điện phân phối phải có khả năng chịu được mức mất đối xứng điện áp trong hệ thống điện và chịu được thành phần dòng điện thứ tự không và thứ tự nghịch không nhỏ hơn thời gian loại trừ ngắn mạch pha –pha và pha – đất gần máy phát bằng bảo vệ dự phòng có liên

hệ với điểm đấu nối

+ Trong trường hợp điểm đấu nối được trang bị thiết bị tự động đóng lại,

hệ thống rơle bảo vệ của nhà máy điện phải đảm bảo phối hợp được với thiết bị

tự động đóng lại của Đơn vị phân phối điện và phải được thiết kế để đảm bảo tách được tổ máy phát điện khỏi lưới điện phân phối ngay sau khi máy cắt, thiết

bị tự dộng đóng lại hoặc dao phân đoạn của lưới điện phân phối mở ra lần đầu tiên và duy trì cách ly tổ máy phát điện khỏi lưới điện phân phối cho tới khi lưới điện phân phối được khôi phục hoàn toàn

2.2.3 Điểm mở tối ưu cho lưới điện

Hệ thống điện phân phối truyền tải năng lượng đến các khách hàng từ những trạm phân phối Trong khi các đường dây truyền tải và trạm truyền tải được xây dựng như một mạng lưới, còn các tuyến dây phân phối có cấu trúc hình tia Lý do chính để lưới điện vận hành hình tia: đơn giản trong vận hành,

có dòng ngắn mạch bé nên đơn giản hóa các thiết bị đóng cắt và bảo vệ trên các

phát tuyến,….Thông thường, việc tái cấu trúc lưới điện cần thiết để phục hồi việc cung cấp điện cho các khách hàng sau sự cố, hoặc trong quá trình cắt điện

để sửa chữa, giảm tổn thất của hệ thống và cân bằng tải để tránh quá tải trên lưới,… Việc khôi phục lưới điện được thực hiện thông qua các thao tác đóng cắt các cặp khóa điện nằm trên các mạch vòng, do đó trên lưới phân phối có rất nhiều khóa điện Một hệ thống phân phối vận hành có chi phí thấp nhất, khi phải thoả các điều kiện sau:

- Hình tia

- Tất cả các tải đều làm việc

- Các thiết bị bảo vệ quá dòng được phối hợp với nhau

- Đường dây, máy biến áp và các thiết bị khác vận hành ở giới hạn cho phép

- Điện áp rơi ở mức cho phép…

Biện pháp tận dụng thiết bị có sẵn trên lưới điện để thực hiện việc giảm tổn thất, đó là tái cấu trúc lưới ñiện thông qua việc chuyển tải bằng cách

đóng/mở các cặp khoá điện để thay đổi cấu trúc mạng Khi đó dòng công suất chạy trên các nhánh là khác nhau, dẫn đến tổn thất công suất trên các nhánh cũng khác nhau Như vậy lưới điện sẽ vận hành với tổn thất thấp hơn dẫn đến chi phí thấp, trong khi vẫn thoả mãn các ràng buộc trên

CHƯƠNG 3 NGHIÊN CỨU TÌM HIỂU THUẬT TOÁN DI TRUYỀN

3.1 Tìm hiểu về thuật toán di truyền

3.1.1 Tổng quan về thuật toán di truyền

Thuật toán di truyền (Genetic Algorithms) là kỹ thuật giúp giải quyết bài toán bằng cách mô phỏng theo sự tiến hóa của con người hay của sinh vật nói chung (dựa trên thuyết tiến hóa muôn loài của Darwin) trong điều kiện luôn thay đổi của môi trường sống Thuật toán di truyền là một hướng tiếp cận tính toán gần đúng, nghĩa là mục tiêu của thuật toán di truyền không nhằm đưa ra lời giải chính xác tối ưu mà là đưa ra lời giải tương đối tối ưu Thuật toán di truyền

về bản chất là thuật toán tìm kiếm dựa theo quy luật của quá trình tiến hóa tự nhiên Giải thuật kết hợp sự sống sót của cấu trúc khỏe nhất trong số các cấu trúc biểu diễn các nhiễm sắc thể với một sự trao đổi thông tin được lựa chọn ngẫu nhiên để tạo thành một thuật toán tìm kiếm Thuật toán di truyền nằm trong lĩnh vực tính toán tiến hóa, sử dụng các biểu diễn nhị phân và các sơ đồ để

mô hình hóa sự chọn lọc, lai ghép và đột biến

Thuật toán chuỗi di truyền được sử dụng nhằm:

- Tối ưu hóa hoặc nâng cao hiệu quả của một hệ thống đang khai thác Thuật toán chuỗi di truyền có thể được sử dụng để lựa chọn các ràng buộc nhằm tối ưu hóa hiệu quả của một hệ thống Thông thường hệ thống này là một hệ thống thực tế như hệ thống phân phối gas, hệ thống bán hàng cơ động, điều chuyển vị trí thiết bị

- Thử nghiệm hoặc ứng dụng các mô hình định lượng

Đây là khía cạnh ứng dụng ít được nhắc tới trong thuật toán chuỗi di truyền Nghiên cứu khoa học về một vấn đề nhất định được coi như một quá trình tác động qua lại Mô hình diễn giải hoặc mô tả được thiết lập cùng với việc thu thập

số liệu nhằm thử nghiệm mô hình Khi tìm ra các kết quả trái ngược, mô hình sẽ được sửa đổi và quá trình này được lặp lại cho tới khi giải quyết xong vấn đề

- Giải các bài toán cực đại hóa (maximization) hoặc cực tiểu hóa (minimization)

Lưu ý rằng thuật toán chuỗi di truyền cần được biến đổi khi giải các bài toán có hàm mục tiêu trái ngược

3.1.2 Các loại thuật toán di truyền

- Các chiến lược tiến hóa (Evolution strategy) viết tắt là ES

- Lập trình tiến hóa (Evolutionary Programming) viết tắt là EP

- Lập trình di truyền (Genetic Programming) viết tắt là GP

- Các chương trình tiến hóa (Evolution Programs) viết tắt là Eps

3.1.3 Ưu nhược điểm của thuật toán di truyền

- Thuật toán di truyền giúp tìm ra lời giải tối ưu

3.1.3.2 Nhược điểm

- Thuật toán di truyền cổ điển đòi hỏi biểu diễn lời giải dưới dạng nhị phân.Trong khi đó, lời giải của các bài toán trong thực tế thường có cấu trúc tự nhiên

- Các kết quả mà thuật toán di truyền mang lại không được chính xác như các phương pháp tìm kiếm khác

- Các cá thể trong quần thể trong thuật toán di truyền chỉ là các chuỗi nhị phân Do đó, rất khó khăn khi áp dụng thuật toán di truyền cổ điển cho các bài toán trong không gian nhiều chiều và mỗi NST có độ dài rất lớn

- Đối với những bài toán có nhiều ràng buộc phức tạp thì các bài toán từ

di truyền truyền thống tỏ ra kém hiệu quả

- Nếu chọn mô hình không phù hợp, thuật toán di truyền sẽ hội tụ sớm hơn và cuộc tìm kiếm lời giải chấm dứt sau một thời gian ngắn Những cuộc tìm kiếm ngắn thường không tạp ra kết quả tốt, cũng giống như những gì đã xảy ra trong thực tế

Để khắc phục những nhược điểm trên, Ingo Rechenberg(1973) đã đưa ra một kỹ thuật tối ưu hóa dựa trên những ý tưởng của sự thích nghi và tiến hóa đó

là “Chiến lược tiến hóa”

3.2 Tìm hiểu về chiến lược tiến hóa

Chiến lược tiến hóa là một dạng của thuật toán di truyền cổ điển còn có

tên gọi là phương pháp tính toán tiến hóa

3.2.1 Tìm hiểu về chiến lược tiến hóa

Chiến lược tiến hóa (ES) là một kỹ thuật tối ưu hóa dựa trên những ý tưởng của sự thích nghi và tiến hóa

Chiến lược tiến hóa là một lớp con của việc tìm kiếm trực tiếp rất tự nhiên (và tối ưu), là những phương thức thuộc vào lớp của những thuật toán tiến hóa (EAs) Nó sử dụng sự đột biến, sự lai ghép, và sự lựa chọn thích ứng tới một quần thể của những cá thể chứa những giải pháp được đề xuất theo trình tự

để tiến hóa lặp lại tốt hơn và những giải pháp tốt hơn

Dữ liệu đặc trưng của từng cá thể là những tham số sẽ được tối ưu hóa trong một quá trình tiến hóa cơ bản Những tham số sẽ được sắp xếp trong những vector của những số thực, những thao tác cho sự lai ghép (tréo hóa) và đột biến được định nghĩa

3.2.2 Lịch sử phát triển của thuật toán chiến lược tiến hóa

Chiến lược tiến hóa (ES) được phát triển tại trường đại học Kỹ Thuật Berlin vào những năm 1960 và 1970 bởi Ingo Rechenberg (Rechenberg 1973) Hans Peter Schwefel (Schwefel 1981), giới thiệu sự lai ghép và những quần thể với nhiều hơn một cá thể, và cung cấp được sự so sánh của ES với kỹ thuật tối

ưu hóa truyền thống hơn

3.2.3 Tính chất của thuật toán chiến lược tiến hóa

- Chiến lược tiến hóa không dựa vào sự mô phỏng chi tiết của những phương pháp được tìm thấy với sự tiến hóa tự nhiên Mà có thể đã được kết luận bởi việc quan sát những thuật ngữ: tiến hóa và chiến lược

- Trong sự tiến hóa không có chiến lược

- Chiến lược tiến hóa đơn thuần tập trung vào dịch những cơ chế cơ bản của sự tiến hóa sinh học cho những vấn đề kỹ thuật tối ưu

3.2.4 Kỹ thuật chiến lược tiến hóa

Nhằm tạo được cá thể tiến hóa nhất trong một quần thể có µ cặp bố mẹ, ta tiến hành cho lai ghép các cặp bố mẹ Mỗi cặp bố mẹ được xem là một cặp biến

số Thực hiện lai ghép để co được λ cá thể con, các cá thể con được lai ghép theo quy luật :

ra một cá thể con

Các thế hệ vòng lặp của chiến lược tiến hóa được tạo ra bằng cách tái tổ hợp liên tục các cá thể bố mẹ cho đến khi tạo ra được một tổ hợp λ cá thể con Sau đó, các cá thể con được so sánh với tiêu chuẩn đã được đề ra trước đó, nếu

cá thể con nào thỏa mãn được tiêu chuẩn đó sẽ được giữ lại Sau đó các cá thể con nào đã được giữ lại sẽ tiếp tục được so sánh với nhau, cá thể con nào đạt được mục tiêu sẽ trở thành cá thể con tiến hóa nhất, cặp bố mẹ nào tạo ra được

cá thể con tốt nhất chính là kết quả của phép lai Các cá thể có tính năng vượt trội là yếu tố quan trọng của chiến lược tiến hóa

3.2.5 Bài toán tối ưu tổng quát

Bài toán tối ưu tổng quát được phát biểu như sau:

Cực tiểu (cực đại) hóa hàm:

f(x*) > f(x), x (đối với bài toán max)

f(x*) < f(x), x (đối với bài toán min)

được gọi là phương án tối ưu (lời giải tối ưu) Khi đó f(x*) được gọi là giá trị tối

ưu của bài toán

3.2.6 Ứng dụng thuật toán di truyền (GA) vào bài toán tối ưu hóa tổng quát

- Khởi tạo quần thể bố mẹ: chọn ngẫu nhiên một số lượng cá thể (mỗi cá thể chỉ có 1 gen duy nhất và 1 gen cũng chỉ phục vụ cho 1 cá thể duy nhất), tập hợp tất cả các cá thể gọi là quần thể

- Lai ghép: hình thành các cá thể mới trên cơ sở các cá thể cha – mẹ, bằng cách ghép một (hay nhiều) đoạn gen của hai (hay nhiều) các thể cha – mẹ với nhau

- Điều kiện thích nghi: chọn quần thể mới dựa trên độ thích nghi, các cá thể có độ thích nghi lớn sẽ được chọn và sẽ lai ghép với nhau tạo ra các cá thể

Bắt đầu

Khởi tạo quần thể

bố mẹ Lai ghép

Cá thể con

Điều kiện thích nghi

Quần thể con

Cá thể con tốt nhất Kết thúc

không

có

- Cá thể con tốt nhất: sau khi trải qua nhiều quá trình lai ghép,chọn lọc, cuối cùng chúng ta sẽ có được những cá tính có tính thích nghi vượt trội

GA lập luận mang tính chất ngẫu nhiên để tìm giải pháp tối ưu cho những vấn đề phức tạp, thay vì xác định như toán học giải tích Chính hàm số thích nghi là giúp GA tìm giải pháp tối ưu trong rất nhiều giải pháp có thể có GA không để ý đến chi tiết vấn đề, trái lại chỉ chú ý đến giải pháp cho vấn đề, hay tìm điều kiện tối ưu cho việc điều hành và phân nhóm những giải pháp có được

GA được sử dụng đặc biệt cho những bài toán yêu cầu tìm kiếm tối ưu toàn cục với không gian tìm kiếm lớn và không thể kiểm soát nhờ khả năng duyệt qua không gian tìm kiếm đại diện mà không thực sự đi qua từng điểm của toàn bộ không gian

Chính vì vậy, thuật giải GA đã và đang được ứng dụng để giải quyết các bài toán trong rất nhiều lĩnh vực của cuộc sống cũng như trong kỹ thuật

Trong thuật toán di truyền , kỹ thuật tiến hóa (lai ghép) là bước quan trọng trong việc tạo ra các cá thể mới mà có khả năng thích ứng cao hơn Có nhiều phương thức lai ghép như BLX,SBX,vSBX,UNDX Trong đồ án này

ta nghiên cứu về phương thức lai ghép BLX

vì các thành phần của nó hoạt động khá phức tạp, dẫn tới BLX-α đối mặt với nhiều khó khăn trong việc tối ưu hóa do các hoạt động đó không thể tách rời với nhau Hiện nay có nhiều bài báo đề xuất một phương thức trao đổi chéo bằng cách liên kếtBLX- α với phân tích thành phần độc lập (ICA) Tiến hành, bằng

cách áp dụng ICA để tạo ra quần thể, hệ thống phối hợp các không gian tìm kiếm được chuyển đổi để tạo ra sự phân chia các chức năng có thể thực hiện riêng lẻ được, rồi sau đó BLX- α được áp dụng vào Khi thực hiện mô phỏng trên máy tính, nó đã thể hiện được khả năng tìm kiếm tốt của mình, đạt được những mục đích đã đưa ra, nhất là trong khả năng phần chia các chức năng

3.3.1 Giới thiệu

Thuật toán di truyền mã hóa số thực (RCGAs) , tận dụng các điểm nổi để thu hút sự chú ý ,cũng giống các phương pháp tối ưu hóa nói chung ở trong không gian tiềm kiếm liên tục như là Evolution Strategies, cũng đã có nhiều đề xuất phương thức trao đổi chéo cho RCGAs.RCGAs với sự đa dạng trong hoạt động trao đổi chéo của mình để thể hiện khá tốt khả năng tối ưu hóa Hơn nữa , như hướng dẫn thiết kế của hoạt động trao đổi chéo củaRCGAs , Kita et al.đã đề xuất những lý thuyết như “ bảo vệ số liệu thống kê” và “ sự đa dạng của con lai” dựa trên thuyết phân tích

Phương thức đổi chéo cho RCGAs và thực hiện tái tổ hợp với ES có thể được phân làm 2 : Trong nhóm thứ nhất kết hợp thông tin giữa cha mẹ một cách linh hoạt để tạo ra thế hệ con lai Giữa những hoạt động đó, sự phối hợp giữa phương thức trao đổi chéo và mô phỏng trao đổi chéo trong hệ nhị đã thể hiện được khả năng tiềm kiếm tốt Tuy nhiên, vì khả năng hoạt động linh hoạt của chúng, việc trao đổi chéo đối diện với những khó khăn trong việc tối ưu hóa do các chức năng không thể tách rời

Trong nhóm thứ 2, cho tổ hợp các thông tin của cha mẹ kết hợp tuyến tính với nhau Các đơn thức được trao đổi chéo với nhau một cách bình thường , mở rộng sự đa dạng của cha mẹ, hoạt động trao đổi chéo phức tạp,thể hiện tốt khả năng tìm kiếm.Vì là kết hợp tuyến tính nên các phần tử này phải chịu sự phân chia không tốt.Mặc khác ,khi thực hiện việc đó ta để mất một khái niệm rằng phải kết hợp các phương thức trao đổi chéo để tạo ra thế hệ con lai Bài báo này đề xuất một phương pháp tiếp cận mới đối phó với trường hợp không

thể phân chia và sử dụng phương thức trao đổi chéo một cách linh hoạt Đó là , thông qua các phân tích thống kê của quần thể , có thể là phân tích các thành phần chính (PCA).và hoặc phân tich các thành phần riêng lẻ (ICA), phối hợp các hệ thống của không gian tiềm kiếm đã được chuyển đổi như loại bỏ sự không thể phân chia các hàm chức năng.Sau đó, là các thành phần linh hoạt trong hoạt động trao đổi chéo được thông qua

3.3.2 Phương thức trao đổi chéo cho RCGA

Trong phần này,đại diện là hai phương pháp trao đổi chéo ở trên , ta thực hiện nghiên cứu

a Phối hợp trao đổi chéo :

Trong BLX-α , thế hệ con lai được di truyền như sau :

• Chọn hai bố mẹ x1,x2 ngẫu nhiên từ quần thể

• Giá trị của mổi thông số xc

icủa vecto con lai xcđược chọn ngẫu nhiên từ đoạn [

Và α là tham số lớn hơn không

Cho giá trị củaα , với Eshelman và Schaffer có cho là 0.5.Với tính toán của chúng tôi , giá trị củaα chỉ ra mức độ phương sai của bố mẹ với quần thể là 0.366 Thí nghiệm sơ bộ cho thấy rằng giá trị sau đạt được tốt hơn giá trị trước

Vì các thành phần linh hoạt củaBLX- αphụ thuộc lẫn nhau dẫn đến các giá trị không được xem xét tốt Vì thế, , BLX-α đối mặt với nhiều khó khăn trong việc tối ưu hóa do các hàm chức năng không thể phân chia Xem xét vấn

đề này Eshelman et a đã đề xuất một phương pháp màhạn chế sự tạo ra thế hệ

con lai xung quanh khu vực đường chéo nối các thành phần của ba mẹ.Tuy nhiên nó có nhiều thông số để điều chỉnh , mà việc điều chỉnh này thường xảy

ra lổi và có nhiều khó khăn

b Phương thức trao đổi chéo phân phối bình thường

Ono et al đã đề xuất phương thức trao đổi chéo phân phối bình thường (UNDX) và Kita et al đã mở rộng bản gốc UNDX để sử dụng thêm thông tin của quần thể bố mẹ Nó được gọi là UDNX –m Tương ứng với UDNX-1 là bản gốc của UDNX Quy trình để tạo ra thế hệ con lai như sau :

Chọn m+1, bố mẹ
……
 hãy để vị trí trung tâm của các bố mẹ là P=  ∑
  và chọn các giá trị khác giữa
 và p là  =


- Chọn bố mẹ khác
ngẫu nhiên từ quần thể

- Với D là chiều dài cua phần tử là  =
 – P trực giao với

… 

- Với … là cơ sỏ trực giao của không gian con

- Sinh quần thể con lai như sau:

Cho các tham số UDNX-m.Kite at el Đã đề xuất σξ=1/ m ση=0.35/ n−m

Nó cũng bao gồm từ điều kiện giữ gìn mà ma trận phương sai của quần thể bố

mẹ và các gía trị thực nghiệm đã được đề xuất cho UNDX.Cũng như giá trị của tham số m, họ đã thể hiện 4-5 kết quả thực nghiệm tốt

Sự kết hợp tuyến tính của thành phần bố mẹ nhóm thứ nhất và nhóm của RHS đóng vai trò chi phối trong UNDX – m, vì thế UNDX – m cũng giữ gìn các mối quan hệ giữa các biến Tuy nhiên ,vì nó sử dụng tương đối nhỏ m, sự đa dạng của các con lai được tạo ra bởi UNDX – m có thể không đầy đủ Hơn nữa, yêu

cầu cơ bản trao đổi chéo là hoạt động trao đổi chéo phải liên kết với các khối tâm bố mẹ đã bị mất đi trong phương thức trao đổi chéo của liên kết tuyến tính

3.3.3 Đề xuất phương pháp

a Nội dung của việc đề xuất phương pháp:

Từ những phần trước, chúng ta đã thảo luận vềBLX-α đã có những đề nghị cho việc sinh ra thế hệ con lai có sự linh hoat ở một số mặt, và cũng có những nhược điểm trong việc xem xét các mối liên kết với nhau giữa các biến Mục đích của bài báo này là tìm ra mối quan hệ giữa các biến thông qua phân tích thống kê của quần thể , chuyển đổi hệ thống phối hợp các không gian tiềm kiếm , như giảm các mối quan hệ xác định, và sau đó áp dụng trong BLX-α

Do các phương thức lựa chọn trong thuật toán di truyền, quần thể phân bố trong các miền khả năng có giá trị nhỏ Nếu tồn tại các mối quan hệ lẫn nhau giữa các biến , sự phân bố không phải là song song với các trục.Áp dụng phương pháp phân tích đối với quần thể , chúng ta có thể giải mã nhiều cấu trúc,

và chuyển đổi các hệ thống phối hợp cũng như làm giảm mối quan hệ giữa các biến Đối với phương pháp thống kê ,chúng ta sử dụng phương pháp phân tích các thành phần chính(PCA) Một phương pháp cũng được thành lập cho việc chiết xuất các cấu trúc dữ liệu đa biến.và phân tích các thành phần độc lập (ICA).ICA là phương pháp đã được nghiên cứu sâu sắc trong nhiều năm :

Hình1: Nội dung của việc đề xuất phương pháp

b Phân tích các nội dung chính :

Giả sử có tồn tại, m tập các dữ liệu trong đó có n biến,nó được đại diện bởima trận n x m

X={xij} (i=1… n, j=1… m) Ma trận liên hiệp phương sai S={sij } của X được tính như sau :

Ở đây, dữ liệu đã được chuẩn hóa trước, do đó giá trị trung bình của mổi biến trở thành con số 0 Chuyển đổi dữ liệu X với ma trận A n x n để Y=A.X ,

ma trận liên hiệp phương sai

mối tương tác giữa các biến của Y

Khi S là một ma trận đối xứng thực, nó có một ma trận trực giao P và ma trận đường chéo Λ, như vậy mà PTSP = Λ Ma trận đường chéo Λ,mà các phần

từ đường chéo mang giá trị đặc trưng λ1……λn của S và các cột của ma trận P

là các vectơ đặc trưng của các cặp ma trận.Do đó, chúng ta có được :

Đề làm cho các ma trận S' giống hệt nhau , ta biến đổi ma trận A để đạt

được như sau :

Giả sử các giá trị đặc trưng đều dương , chúng ta thực hiện biến đổi nghịch đảo để có được kết quả như sau :

c Phân tích các thành phần độc lập :

Như đã phân tích ở các phần trước , PCA là phương pháp loại bỏ các giá trị tương quan của dữ liệu Trong phân tích độc lập , ICA là phương pháp làm cho các biến độc lập với nhau Chúng ta thực hiện chuyển đổi các ma trận và dữ liệu chuyển đổi được C và Z=CX , tương ứng:

Trong các điểm cố định mà thuật toán đã được Hyv¨arinen đề xuất , đầu tiên,các dữ liệu được biến đổi không tương quan với nhau bởi PCA:

Một ví dụ về PCA và ICA được thể hiện dưới hình 2

Kích thước của không gian và số lượng biến là n=2 và m=2000, tương ứng Các biến X hình thành nên một hình bình hành thống nhất Với PCA , dựa trên sự phân bố không tương quan của Y thu được.Tuy nhiên, nó vẫn không song song với các trục.Với ICA, ta thu được phân bố song song với các trục.Do

đó, việc chuyển đổi phân phối độc lập đã đạt được

Phân bố ban đầu của X

Z=CX=BAX Hình2:Chuyển đổi phân bố của quần thể với PCA và ICA

d Kết hợp trao đổi chéo với PCA/ICA:

Hình 3: Quy trình của BLX-α ,BLXPCA và BLXICA

Cho X là ma trận n x m đại diện cho dân số của các cá nhân m trong không gian n chiều Sử dụng X , tính toán ma trận chuyển đổi A(X) và C(X)=B(X) x A(X) của PCA và ICA, tương ứng

Sau đó chọn bố mẹ x1,x2,ngẫu nhiên từ quần thể , và áp dụng chuyển đổi ICA:

BLX-α được ứng dụng để biến đổi bố mẹ , chúng ta có được một phần tử của thế hệ lai trong không gian biến đổi :

Cuối cùng,áp dụng tất cả các biến đổi nghịch đảo với nó , chúng ta có được một phần tử của thế hệ lai trong không gian tìm kiếm ban đầu :

Chúng ta gọi phương pháp này là BLXICA , một cách tương tự chúng ta

có thể đạt được những kết quả như trên bằng cách sử dụng PCA thay vì dùng ICA.Chúng ta có thể gọi nó là BLXPCA.Hình 3 minh họa quá trình ban đầu của BLX-α ,BLXPCA và BLXICA

Sau đây là những hiện thực mà những thuật toán tối ưu có sử dụng BLXICA (BLXPCA) Đối với thế hệ lại luôn phiên , mô hình thế hệ tối thiểu khoản cách (MGC),một biến thể của trạng thái ổn định thuật toán di truyền GA, được đề xuất bởi Satoh đã từng được sử dụng.Ở đây, đột biến không được sử dụng , bởi BLX-α thể hiện khả năng tìm kiếm cơ bản tốt ngoài đột biến , chúng

có thể biến đổi để thích ứng một cách đơn giản mà không gặp khó khăn trong RCGA

• Tạo quần thể lai ban đầu X

• Tạo ra các ma trận A(X) và B(X) bằng cách áp dụng PCA và ICA để tạo quần thể

• Chọn bố mẹ ngẫu nhiên x1

,x2 , dùng ICA (PCA) để biến đổi chúng

• Tạo ra con c của bố mẹ với BLX- α trong không gian chuyển đổi, ở đây c là một tham số củ MGC

• Áp dụng biến đổi nghịch đảo cho thế hệ con

• Đánh giá các giá trị thể hiện khả năng của thế hệ con, và thay đổi vị trí của bố

mẹ bằng các thế hệ con thể hiện khả năng tốt nhất và cá nhân tốt nhất được lựa chọn giữa tất cả các bố mẹ và thế hệ lai

• Nếu số thế hệ đạt được đến quy đinh, thì dừng thuật toán Nếu không thì quay lại bước 2

Chức năng Rotated Rastrigin :

Nó là một chức năng thu được từ việc biến đổi luân phiên bới π6cho tất

cả các cặp của các trục để thể hiện chức năng Rastrigin

Nó rất đa dạng, sự không phân chia đã không xảy trong quá trình biến đổi luân phiên Giải pháp tối ưu có nguồn gốc là sự phối hợp mang tính hệ thống

Số lượng cá thể ban đầu được tạo ra sau khi thống nhất sự phân phối trên

] 12

Chức năng Rosenbrock : Nó được cho bởi :

Trong khi các chức năng này là đơn thức , nhưng lại không thể tách rời nhau Giải pháp tối ưu hóa là (1… 1) , mà vị trí nằm trên điểm trũng của đường cong với vách dốc đứng

Chức năng I11-scaled Rosenbrock: Nó được cho bởi :

Chức năng này là một phiên bản thu nhỏ thể hiện sự yếu kém của các trang trước, chức năng Rosenbrock

Hình 4:So sánh các quá trình trao đổi chéo

3.3.5 Thiết lập của thí nghiệm

Sử dụng chức năng kiểm tra ở trên, kiểm tra sự thể hiện của các phương pháp đã đề xuất (BLXCPA và BLXICA) so với những phương thức trao đổi chéo thông thường

• So sánh các cách thức trao đổi chéo

• Kích thước quần thể :300

• Số con 200/thế hệ

• Thử nghiệm :chạy 10 lần cho mổi chức năng kiểm tra và hình thức trao đổi chéo

• Quần thể ban đầu :Tạo ra một cách ngẫu nhiên theo luật phân phối đều

• Giá trị của tham số BLX-α: α = 0.366

• Giá trị cảu tham số UNDX: σξ=1.0 và σn=0 35 20 − 1

• Giá trị của tham số UNDX-m:m=4,σξ=1.0 và σn=0 35 20 − 4

3.3.6 Kết quả

Kết quả của thí nghiệm thể hiện trên hình 4 Đối với chức năng Rotated Rastrigin với một số có thể chạy được , còn lại là thất bại trong việc thực hiện tối ưu hóa.UNDX-4 tìm ra giải pháp nhanh hơn so với BLX-α và UNDX.Hiệu suất của BLXPCA là tương đương với BLX-α Trái lại, việc thực hiện tối ưu hóa lại nhanh hơn bởi sử dụng BLXICA.Thực hiện tương tự, rằng BLX-α với chức năng Rastrigin là một đa thức nhưng tách rời.Nó cho thấy sự hiệu quả trong việc kết hợp BLX-α với ICA (PCA), cho người ta lý do chính xác để thực hiện phối hợp hoạt động giữa BLX-α với ICA (PCA)

3.4 Tối ưu hóa đa mục tiêu

chạy

Lý do chính cho điều này là khả năng của họ để tìm nhiều giải pháp Pareto tối ưu trong việc chạy một mô phỏng đơn lẻ Kể từ khi các thuật toán tiến hóa (EAs) làm việc với các giải pháp về dân số, một EA đơn giản có thể được

mở rộng để duy trì đa dạng thiết lập các giải pháp Với trọng tâm cho việc di chuyển đến vùng Pareto tối ưu, một EA có thể được sử dụng để tìm nhiều giải pháp tối ưu Pareto trong việc chạy mô phỏng đơn lẻ Thuật toán phân loại di truyền không thống trị (NSGA) là một trong những thuật toán tiến hóa đầu tiên Trong những năm qua, những nhược điểm trong cách tiếp cận NSGA đã được như sau

• Độ phức tạp cao trong tính toán của các phân loại không thống trị:

Hiện nay được sử dụng phân loại thuật toán không thống trị có độ phức tạp tính toán O (MN ^ 3) (trong đó M là số các mục tiêu và N là kích thước dân số) Điều này làm cho NSGA tính toán đắt tiền cho quy mô dân số lớn Phức tạp lớn này phát sinh vì sự phức tạp liên quan đến các thủ tục phân loại không thống trị trong mọi thế hệ

• Thiếu ưu tú :

Kết quả gần đây cho thấy có thể tăng tốc độ hiệu suất của GA đáng kể, mà cũng có thể giúp ngăn ngừa sự mất mát của các giải pháp tốt khi chúng được tìm thấy

• Cần xác định các tham số chia sẻ:

Cơ chế truyền thống của việc đảm bảo sự đa dạng trong một dân số để có được một loạt các giải pháp tương đương hầu như dựa trên khái niệm về chia sẻ Vấn đề chính với chia sẻ là nó đòi hỏi các đặc điểm kỹ thuật của một tham số chia sẻ (σapha) Mặc dù đã có một số công việc về độ năng động của các tham

số chia sẻ, một tham số ít cơ chế đa dạng sinh tồn là mong muốn

Trong bài báo này, chúng tôi giải quyết tất cả các vấn đề và đề xuất một phiên bản cải tiến của NSGA, mà chúng ta gọi NSGA-II Từ các kết quả mô phỏng trên một số vấn đề kiểm tra khó khăn, chúng ta thấy rằng NSGA-II nhanh

hơn: Pareto lưu trữ chiến lược tiến hóa (Paes) và sức mạnh Pareto EA (SPEA)

về việc tìm kiếm thiết lập các giải pháp và hội tụ gần đúng về Pareto tối ưu

Hạn chế tối ưu hóa đa mục tiêu là quan trọng để giải quyết vấn đề, nhưng

không được nhiều người chú ý đến Trong bài báo này, chúng tôi đề nghị một

chiến lược xử lý ràng buộc đơn giản bằng NSGA-II phù hợp với bất kỳ thuật

toán tiến hóa nào Trên bốn vấn đề được lựa chọn từ các tài liệu, NSGA-II đã

được so sánh với những chiến lược xử lý ràng buộc được đề xuất trong thời gian

gần đây Những kết quả này khuyến khích việc áp dụng các NSGA-II cho các

vấn đề tối ưu hóa đa mục tiêu phức tạp hơn và thực tế

Thuật toán di truyền sắp xếp không thống trị (NSGA-II) được biết như là

một kỹ thuật hiệu quả để tìm kiếm tập hợp tối ưu Pareto trong bài toán tối ưu

hóa đa mục tiêu chung

NSGA-II là một thuật toán có thể hội tụ nhanh chóng về mặt trước

Pareto NSGA-II đã được đề xuất bởi Deb và được mô tả như sau:

Ban đầu, một số cha mẹ ngẫu nhiên Po được tạo ra Dân số được sắp xếp

dựa trên tính thống trị Mỗi giải pháp đều được gán một ưu tú (hoặc cấp bậc)