ÁP DỤNG THUẬT TOÁN GOA để GIẢM CHI PHÍ MÁY PHÁT

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP TRANG 1/59 ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐỀ TÀI: ÁP DỤNG THUẬT TOÁN GOA ĐỂ GIẢM CHI PHÍ MÁY PHÁT ĐIỆN Áp dụng thuật toán GOA để giảm chi phí phát điện ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP TRANG 2/59 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 1.1.Đặt vấn đề: Ngày nay, ổn định giá nhiên liệu tác động lớn đến việc cân lượng cho các hệ thống điện đặc biệt có ý nghĩa lớn các nhà máy nhiệt điện Do vậy, vận hành tối ưu các tổ máy phát nhiệt điện toán quan trọng nhằm tiết kiệm nhiên liệu phát điện, giảm chi phí nhiên liệu giảm giá thành sản xuất điện Có thể thấy, phân bố tối ưu nguồn phát bố trí phát công suất các nguồn phát cho tổng chi phí nhiên liệu phát điện các tổ máy phát nhỏ có thể đảm bảo các yêu cầu cân công suất hệ thống các giới hạn các tổ máy phát điều cần thiết các nhà máy nhiệt điện Từ đó, cho thấy tính cấp thiết việc vận hành tối ưu các tổ máy phát nhiệt điện tình hình các nguồn lượng dần cạn kiệt hiện Bên cạnh vấn đề dây, nguồn, phụ tải…cần phải đảm bảo điều kiện làm việc các quy tắc an toàn Đảm bảo lượng điện chi phí phát điện toán khơng phần quan trọng (Nếu có thể cực tiểu chi phí phát điện giá thành điện giảm lợi nhuận nhà đầu tư gia tăng) Chế độ vận hành hệ thống điện phải đáp ứng các yêu cầu chất lượng, tin cậy kinh tế các mối quan hệ phải liên quan chặt chẽ với Cùng với đời các thiết bị công nghệ mới, yêu cầu vận hành các thiết bị điện nói riêng hệ thống điện nói chung ngày trở nên nghiêm ngặt, tất cả các thao tác vận hành hệ thống điện cần phải thực hiện theo quy trình quy phạm Một vấn đề quan trọng lĩnh vực cung cấp điện tính liên tục cung cấp điện chế độ làm việc kinh tế hệ thống điện xây dựng sở tối ưu các tổ máy phát nhằm cân lượng tiêu thụ tổng lượng tất cả các nguồn hệ thống lượng quốc gia Để có thể đáp ứng đủ nhu Áp dụng thuật toán GOA để giảm chi phí phát điện ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP TRANG 3/59 cầu lượng cho việc phát triển kinh tế tăng trưởng lượng điện phải gấp đôi tăng trưởng kinh tế (Việt Nam) 1.2 Mục tiêu đề tài: Tìm hiểu thuật toán GOA cách áp dụng thuật toán GOA để giảm chi phí máy phát điện 1.3 Phạm vi đề tài nghiên cứu: Tìm hiểu thuật toán GOA Tìm hiểu toán tính chi phí phát điện nhà máy điện Áp dụng thuật toán GOA để giảm chi phí máy phát điện 1.4 Giá trị thực tiễn đề tài: Nghiên cứu phân bố tối ưu công suất các tổ máy phát nhà máy điện hệ thống nhằm đáp ứng đủ nhu cầu cung cấp điện liên tục cho phụ tải có thể cực tiểu chi phí phát điện để đảm bảo tính kinh tế Điều có ý nghĩa to lớn cho nguồn lượng điện hiện nguồn tài nguyên thiên nhiên khoáng sản đến mức độ cạn kiệt tàn phá mơi trường nghiêm trọng Chính vậy mà đề tài “Áp dụng thuật toán Grasshopper Optimisation Algorithm để giảm chi phí phát điện” góp phần để giải vấn đề Với kết quả nghiên cứu đề tài có thể: - Ứng dụng để vận hành các tổ máy nhiệt điện hệ thống - Sử dụng thuật toán phương pháp nghiên cứu cho các nghiên cứu khác 1.5 Phân bố tối ưu ý nghĩa việc vận hành kinh tế: 1.5.1 Phân bố tối ưu công suất phát: Phân bố tối ưu nguồn phát bố trí phát công suất các nguồn phát cho chi phí tiêu hao nhiên liệu thấp nhất, phải đảm bảo độ tin cậy cung cấp điện chất lượng điện Một toán kinh tế - kỹ thuật vận hành Áp dụng thuật toán GOA để giảm chi phí phát điện ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP TRANG 4/59 thiết kế hệ thống điện là: xác định phân bố tối ưu công suất các tổ máy nhiệt điện nhà máy điện hệ thống điện nhằm đáp ứng tổng giá trị phụ tải tổng biết Hay nói cách khác cực tiểu chi phí phát điện các tổ máy nhiệt điện nhà máy điện Việc nghiên cứu phương thức phân bố tối ưu công suất nhà máy điện nâng cao tính kinh tế vận h-ành mà đóng góp vào tính chính xác hợp lý qui hoạch, thiết kế hệ thống điện 1.5.2 Ý nghĩa việc vận hành kinh tế tổ máy phát : Vận hành hệ thống điện tập hợp các thao tác nhằm trì chế độ hoạt động bình thường hệ thống điện đáp ứng yêu cầu chất lượng điện năng, độ tin cậy tính kinh tế Hệ thống điện gồm nhiều phần tử có mối liên hệ chặt chẽ với nhau, nhằm đảm bảo trì các đặc điểm hệ thống điện 1.5.3.Các đặc điểm hệ thống điện Quá trình sản xuất điện tiêu thụ diễn cách đồng thời Sản xuất điện giai đoạn quá trình cung cấp điện đến người tiêu dùng, các giai đoạn truyền tải phân phối điện Thực chất sản xuất điện biển đổi các dạng lượng khác sang lượng điện hay điện năng, dòng điện xuất hiện sau lưới điện nối với mạng tiêu thị Điện không thể lưu trữ hệ thống điện, điều dẫn đến cần thiết việc trì cân công suất phát công suất tiêu thụ các nhà máy Hệ thống điện thể thống Các phần tử hệ thống điện trạm biến áp, đường dây truyền tải, máy phát điện cần có thay đổi phụ tải nhà máy điện dẫn đến thay đổi chế độ làm việc các nhà máy điện Do cần có phối hợp thống các phần tử tải hệ thống điện Tầm quan trọng hệ thống điện Áp dụng thuật toán GOA để giảm chi phí phát điện ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP TRANG 5/59 1.6 Yêu cầu việc vận hành kinh tế: 1.6.1 Chất lượng phục vụ: Chất lượng điện theo quy định: - Chất lượng tần số - Chất lượng điện áp - Độ tin cậy cung cấp điện liên tục 1.6.2 Chi phí sản xuất: Chi phí sản xuất bao gồm: - Chi phí nhiên liệu - Tổn thất điện - Chi phí bảo dưỡng định kỳ - Chi phí để khắc phục hậu quả, sửa chữa thiết bị hỏng cố - Chi phí tiền lương - Khấu hao thiết bị Áp dụng thuật toán GOA để giảm chi phí phát điện ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP TRANG 6/59 CHƯƠNG 2: TÌM HIỂU THUẬT TOÁN CON CHÂU CHẤU 2.1 Đặc tính sinh học châu chấu: Châu chấu lồi trùng (Hình 2.1) Chúng coi dịch hại thiệt hại chúng sản xuất trồng nơng nghiệp Vòng đời châu chấu thể hiện (Hình 2.2): Mặc dù 1.1 lồi1Châu châu chấu cá nhân 2.2:trong Vòng tự đờinhiên châu chấu Hình Hình 2.1: Châuchấu chấuthường nhìn thấy Hình chúng tham gia vào bầy lớn tất cả các sinh vật Kích thước đàn có quy mơ lớn, di chuyển liên tục ác mộng vụ mùa nông dân Khả tìm kiếm nguồn thức ăn tìm thấy cả hai nhộng trưởng thành Châu chấu nhộng nhảy di chuyển để tìm vị trí nguồn thức ăn khác Trên đường chúng, chúng ăn tất cả thảm thực vật Sau hành vi này, chúng trưởng thành, chúng tụ lại tạo thành đám lớn khơng khí (Hình 2.3) Đây cách châu chấu di chuyển khoảng cách lớn Áp dụng thuật toán GOA để giảm chi phí phát điện ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP TRANG 7/59 Hình 2.3: Châu chấu di chuyển thành đám mây đen không Đặc điểm chính đàn châu chấu giai đoạn ấu trùng chuyển động chậm nhãy bước nhỏ làm cho vị trí chúng giá trị nguồn thức ăn chúng tìm chưa tốt ngược lại với việc nhãy xa nhanh tính thiết yếu bầy đàn tuổi trưởng thành Tìm kiếm nguồn thức ăn đặc điểm quan trọng khác phát triển châu chấu Thuật toán GOA lấy cảm hứng từ thiên nhiên phân chia quy trình tìm kiếm thành hai xu hướng: thăm dò khai thác (chúng thăm dò, khai thác cách tự nhiên học hỏi lẫn nhau, mỗi châu chấu có cách thăm dò nguồn thức ăn khác châu chấu khác tìm thấy nguồn thức ăn tốt chúng di chuyển để khai thác nguồn thức ăn đó) Trong khai thác, châu chấu khuyến khích di chuyển nhanh, chúng có xu hướng di chủn cục quá trình khai thác Hai chức tìm kiếm mục tiêu, thực hiện châu Áp dụng thuật toán GOA để giảm chi phí phát điện ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP TRANG 8/59 chấu cách tự nhiên Do đó, tìm cách để mơ hình hóa toán học này, có thể thiết kế thuật toán lấy cảm hứng từ thiên nhiên 2.2 Giới thiệu thuật Toán GOA: Dựa vào hành vi châu chấu tự nhiên để đưa thuật toán GOA Mỗi vị trí châu chấu tương ứng cho nghiệm: Mơ hình toán học sử dụng để mô hành vi tràn ngập châu chấu trình bày sau: X i  Si  Gi  Ai (2.1) Trong đó: X i vị trí châu chấu thứ i Si tương tác châu chấu Gi lực hấp dẫn trái đất lên châu chấu thứ i Ai lực đẩy gió lên châu chấu thứ i Lưu ý để thể hiện ngẫu nhiên công thức có thể viết dạng: X i  r1Si  r2Gi  r3 Ai Trong đó: r1 r2 r3 (2.2) các số ngẫu nhiên [0,1] N � Si  �s (dij ) d ij j 1 j #1 (2.3) Mơ hình khái niệm tương tác châu chấu vùng tác động sử dụng các hàm minh họa (Hình 2.4) Hình 2.4: Các vùng tác động của châu chấu Áp dụng thuật toán GOA để giảm chi phí phát điện ĐỒ ÁN TỚT NGHIỆP TRANG 9/59 Thành phần G cơng thức (2.1) tính sau: � Gi   g eg (2.4) Trong đó: g số hấp dẫn Trái đất � eg cho thấy vector hướng tâm Trái đất Thành phần A công thức (2.1) tính sau: � Ai  u ew Trong đó: u chuyển động liên tục châu chấu (2.5) � ew vector theo hướng gió Đánh giá kích thước nguồn thức ăn new Châu chấu lan tỏa các vị trí để tìm nguồn thức ăn ứng với tạo vị trí X i  Những châu chấu giai đoạn ấu trùng chuyển động chậm bước nhãy nhỏ nên giai đoạn chúng tiến đến vị trí nguồn thức ăn chậm vị trí nguồn thức ăn châu chấu giai đoạn lớn Áp dụng thuật toán GOA để giảm chi phí phát điện ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP TRANG 10/59  Những châu chấu trưởng thành chuyển động nhanh nhảy xa nên giai đoạn chúng tiến đến vị trí nguồn thức ăn nhanh chóng vị trí nguồn thức ăn châu chấu giai đoạn thu hẹp  Những châu chấu bay gần xa để thăm dò nguồn thức ăn châu chấu xa bay gần để khai thác nguồn thức ăn Những châu chấu có cánh, các cánh sau giống màng các cánh trước dai khơng phù hợp để bay, nên cử động chúng tương quan chặt chẽ với hướng gió Thay S, G A theo công thức (2.1), cơng thức có thể mở rộng sau: N X i  �s ( X i  X j ) X j  Xi j 1 j #1 dij � �  g eg  u ew (2.6) Trong đó: N số lượng châu chấu Kể từ châu chấu xuống đất, vị trí chúng không ngưỡng Tuy nhiên, ta không sử dụng phương trình tḥt toán mơ tối ưu hóa bầy đàn ngăn tḥt toán khám phá khai thác tìm kiếm khơng gian xung quanh giải pháp Trên thực tế, mơ hình sử dụng cho đàn có khơng gian trống Do đó, cơng thức (2.3) sử dụng có thể mô tương tác châu chấu bầy đàn Hành vi hai đàn không gian 2D 3D cách sử dụng công thức (2.6) minh họa (Hình 2.5 2.6) Trong hai hình này, 20 châu chấu nhân tạo yêu cầu di chuyển 10 đơn vị thời gian Hình 2.5: Hành vi của châu chấu không gian 2D Áp dụng thuật toán GOA để giảm chi phí phát điện ĐỜ ÁN TỚT NGHIỆP TRANG 39/59 Hình 4.7: Biểu đờ chi phi phát điện tổ máy với tải yêu cầu = 700MW xét tổn thất truyền tải Bảng 4.8: Kết quả chi phi phát điện tổ máy với tải yêu cầu = 700MW xét tổn thất truyền tải Số vòng lặp max Giá trị nhỏ ($/h) Giá trị trung bình ($/h) Giá trị lớn ($/h) Độ lệch chuẩn 40 50 60 70 100 36911.769 36911.747 36911.807 36911.792 36911.715 36914.41 36944.95 36915.06 36960.14 36913.10 36940.74 36912.45 36915.08 36912.17 36915.65 5.2645 7.7139 4.1373 0.7352 0.5956 Áp dụng thuật toán GOA để giảm chi phí phát điện ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP TRANG 40/59 Từ Bảng 4.8 kết quả thu từ 50 lần chạy N = 50 iter = 40 tới 100 ta thấy giá trị chi phí phát điện ($/h) iter = 40 độ lệch ch̉n = 5.2645 cao thể hiện đường màu đỏ Hình 4.8 độ lệch ch̉n lớn có nhiều điểm chi phí lớn, ít điểm chi phí nhỏ khoảng cách chênh lệch lớn, số vòng lặp Bảng 4.8 lớn = 100 độ lệch chuẩn thấp = 0.5956 điều thể hiện đường màu hồng Hình 4.4 độ lệch chuẩn thấp Vì hầu hết các điểm chi phí 50 lần chạy thấp đường màu đỏ độ dao động đường màu hồng thấp thể hiện các điểm chênh lệch ít đường thẳng => Vậy đối với trường hợp hệ thống tổ máy phát với tải yêu cầu = 700MW xét tổn thất truyền tải ta chọn thơng số thuật toán N = 50 iter = 100 Áp dụng thuật toán GOA để giảm chi phí phát điện ĐỒ ÁN TỚT NGHIỆP TRANG 41/59 Hình 4.8: Biểu đờ chi phi phát điện tổ máy với tải yêu cầu = 700MW xét tổn thất truyền tải 4.3 Hệ thống tổ máy có tổn thất truyền tải điều kiện ràng buộc POZ: 4.3.1 Đối với tải yêu cầu = 600MW xét tổn hao công suất phát điều kiện ràng buộc POZ: Như toán tối ưu hóa cơng suất tổ máy với cơng suất tải yêu cầu = 600MW toán ta xét thêm trường hợp tổn hao công suất phát điều kiện ràng buộc POZ Áp dụng thuật toán GOA để giảm chi phí phát điện ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP TRANG 42/59 Số dân số 10 20 30 40 50 Giá trị nhỏ ($/h) 15443.092 15443.093 15443.082 15443.084 15443.085 Giá trị trung bình ($/h) 15446.711 15444.012 15443.736 15443.680 15443.727 Giá trị lớn ($/h) 15470.130 15447.821 15449.619 15447.145 15447.203 Độ lệch chuẩn 5.0857 1.2140 1.1282 0.9802 0.9528 Bảng 4.9: Kết quả chi phi phát điện hệ thống tổ máy có tổn thất truyền tải và điều kiện ràng buộc POZ Từ Bảng 4.9 kết quả thu từ 50 lần chạy iter = 30 N = 10 tới 50 ta thấy giá trị chi phí phát điện ($/h) chưa đạt cực tiểu độ ổn định thấp thể hiện độ lệch chuẩn chưa cao N = 10 độ lệch chuẩn = 5.0857 N = 0.9528 Điều thể hiện qua Hình 4.9, đường màu đỏ kết quả chi phí thuật toán chọn thông số N = 10, iter = 30, độ lệch chuẩn lớn có nhiều điểm chi phí lớn, ít điểm chi phí nhỏ độ chênh lệch lớn, đường màu hồng kết quả chi phí dân số cao = 50, độ lệch chuẩn thấp nhiều so với đường màu đỏ Vì hầu hết các điểm chi phí 50 lần chạy thấp đường màu đỏ nhiều độ chênh lệch lớn Áp dụng thuật toán GOA để giảm chi phí phát điện ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP TRANG 43/59 Áp dụng thuật toán GOA để giảm chi phí phát điện ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP TRANG 44/59 Hình 4.9: Biểu đồ chi phi phát điện tổ máy với tải yêu cầu = 600MW xét tổn thất truyền tải và điều kiện ràng buộc POZ Áp dụng thuật toán GOA để giảm chi phí phát điện ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP TRANG 45/59 Bảng 4.10: Kết quả chi phi phát điện tổ máy với tải yêu cầu = 600MW xét tổn thất truyền tải và điều kiện ràng buộc POZ Số vòng lặp max Giá trị nhỏ ($/h) Giá trị trung bình ($/h) Giá trị lớn ($/h) Độ lệch chuẩn 40 50 60 70 100 15443.07 15443.48 15447.56 15443.07 15443.29 15445.33 15443.07 15443.15 15444.76 15443.07 15443.115 15443.78 15443.07 15443.14 15445.06 0.8834 0.4551 0.2410 0.1019 0.2854 Từ Bảng 4.10 kết quả khảo sát 50 lần chạy N = 50 iter = 40 tới 100 ta thấy giá trị chi phí phát điện ($/h) iter = 40 độ lệch chuẩn = 0.8834 so với các kết quả khảo sát trước thấp chưa ổn định thể hiện qua đường màu đỏ Hình 4.10 độ lệch ch̉n lớn nhiều điểm chi phí lớn, độ chênh lệch nhiều, số vòng lặp Bảng 4.10 lớn = 100 độ chênh lệch tương đối thấp = 0.2854 điều thể hiện qua đường màu hồng Hình 4.10 Vì hầu hết các điểm chi phí 50 lần chạy thấp đường màu đỏ đường màu hồng thể hiện các điểm chênh lệch ít đường thẳng => Vậy đối với trường hợp hệ thống tổ máy phát với tải yêu cầu = 600MW xét tổn thất truyền tải có điều kiện ràng buộc POZ ta chọn thơng số thuật tốn N = 50 iter = 100 Áp dụng thuật toán GOA để giảm chi phí phát điện ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP TRANG 46/59 Hình 4.10: Biểu đồ chi phi phát điện tổ máy với tải yêu cầu = 600MW xét tổn thất truyền tải và điều kiện ràng buộc POZ Kết Luận: Qua nhiều tiến trình khảo sát với tốn tính chi phí phát điện hệ thống tổ máy chưa xét tổn thất truyền tải, tổ máy xét tổn thất truyền tải tổ máy xét tổn thất truyền tải có điều kiện ràng buộc POZ Ta thấy với những yêu cầu khác nhau, yêu cầu tải khác ta có thể chọn thông số đầu vào giống (Số dân số = 50 Số vòng lặp = 100) để tốn ổn định cực tiểu chi phí phát điện đối với toán Áp dụng thuật toán GOA để giảm chi phí phát điện ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP TRANG 47/59 4.6: So sánh kêt với những thuật toán khác: 4.6.1 So sánh kết tổ máy: Bảng 4.11: Kết quả chi phi phát điện của thuật toán GOA với những thuật toán khác tải yêu cầu= 600MW Giá trị nhỏ ($/h) Giá trị trung bình ($/h) Độ lệch chuẩn FPA[8] MFA[8] VSFA[8] MFFA[8] 31489 31447 31576 31481 31842.75 31452.95 31945.7 31620.6 243.84008 2.9285348 244.0931 95.848784 GOA 31445.62 31445.94 0.5639 Từ Bảng 4.11 ta thấy thuật toán GOA có giá trị chi phí phát điện ($/h) độ lệch chuẩn nhỏ so với các thuật toán tốt ổn định Đối với thuật toán FPA[8] chi phí phát điện ($/h) < 43.376 độ lệch chuẩn < 243.276 Đối với thuật toán MFA[8] chi phí phát điện ($/h) < 1.376 đô lệch chuẩn < 2.36463 Đối với thuật toán VSFA[8] chi phí phát điện ($/h) < 130.376 lệch chuẩn < 243.529 Đối với thuật toán MFFA[8] chi phí phát điện ($/h) < 35.376 độ lệch chuẩn < 95.2849 Bảng 4.12: Kết quả chi phi phát điện của thuật toán GOA với những thuật toán khác tải yêu cầu= 700MW FPA[8] MFA[8] Áp dụng thuật toán GOA để giảm chi phí phát điện VSFA[8] MFFA[8] GOA ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP TRANG 48/59 Giá trị nhỏ ($/h) Giá trị trung bình ($/h) Độ lệch chuẩn 36075 36006 36036 36021 36353.7 36010.3 36212.2 36114.6 152.7413 2.5152168 75.797931 44.446775 36003.12 36003.33 0.5638 Từ Bảng 4.12 toán chi phí phát điện hệ thống tổ máy tải yêu cầu = 700MW ta thấy thuật toán GOA có giá trị chi phí phát điện ($/h) độ lệch chuẩn nhỏ so với các thuật toán tốt ổn định Đối với thuật toán FPA[8] chi phí phát điện ($/h) < 71.872 độ lệch chuẩn < 152.178 Đối với thuật toán MFA[8] chi phí phát điện ($/h) < 2.872 độ lệch chuẩn < 1.95142 Đối với thuật toán VSFA[8] chi phí phát điện ($/h) < 32.872 độ lệch chuẩn < 75.2341 Đối với thuật toán MFFA[8] chi phí phát điện ($/h) < 17.872 độ lệch chuẩn < 43.883 Bảng 4.13: Kết quả chi phi phát điện của thuật toán GOA với những thuật toán khác tải yêu cầu= 800MW Giá trị nhỏ ($/h) Giá trị trung bình ($/h) Độ lệch chuẩn FPA[8] MFA[8] VSFA[8] MFFA[8] 40739 40676 40701 40740 40982.05 40681.3 40886.6 40950.3 121.88065 2.6969769 77.10171 44.446775 GOA 40675.97 40676.10 0.2124 Từ Bảng 4.13 toán chi phí phát điện hệ thống tổ máy tải yêu cầu = 800MW ta thấy thuật toán GOA có giá trị chi phí phát điện ($/h) độ lệch chuẩn nhỏ so với các thuật toán tốt ổn định Đối với thuật toán FPA[8] chi phí phát điện ($/h) < 63.03 độ lệch chuẩn < 121.668 Đối với thuật Áp dụng thuật toán GOA để giảm chi phí phát điện ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP TRANG 49/59 toán MPA[8] chi phí phát điện ($/h) < 0.03 độ lệch chuẩn < 2.48458 Đối với thuật toán VSFA[8] chi phí phát điện ($/h) < 25.03 độ lệch chuẩn < 76.8893 Đối với thuật toán MFFA[8] chi phí phát điện ($/h) < 64.03 độ lệch chuẩn < 44.2344 4.6.2 So sánh kết tổ máy có mang tải: Bảng 4.14: Kết quả chi phi phát điện của thuật toán GOA với những thuật toán khác tải yêu cầu= 700MW xét tổn thất truyền tải Giá trị nhỏ ($/h) Giá trị trung bình ($/h) Độ lệch chuẩn FPA[8] MFA[8] VSFA[8] MFFA[8] GOA 37004 36914 36960 36978 36911.715 37317.3 36918.9 37165.5 37036.9 36912.17 186.88812 3.3229663 96.776193 35.982306 0.2124 Từ Bảng 4.14 toán chi phí phát điện hệ thống tổ máy tải yêu cầu = 700MW xét tổn thất truyền tải ta thấy thuật toán GOA có giá trị chi phí phát điện ($/h) độ lệch chuẩn nhỏ so với các thuật toán tốt ổn định Đối với thuật toán FPA[8] chi phí phát điện ($/h) < 92.285 độ lệch chuẩn < 186.676 Đối với thuật toán MPA[8] chi phí phát điện ($/h) < 2.285 độ lệch chuẩn < 3.11057 Đối với thuật toán VSFA[8] chi phí phát điện ($/h) < 48.285 độ lệch chuẩn < 95.5638 Đối với thuật toán MFF[8]A chi phí phát điện ($/h) < 66.285 độ lệch chuẩn < 35.7699 4.6.3 So sánh kết POZ với thuật toán khác Áp dụng thuật toán GOA để giảm chi phí phát điện ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP TRANG 50/59 Bảng 4.15: Kết quả chi phi phát điện của thuật toán GOA với những thuật toán khác tải yêu cầu= 600MW xét tổn thất truyền tải và điều kiện ràng buộc POZ FA[9] IFA1[9] IFA2[9] IFA3[9] PSO[10] FPA[11] DE[12] CSA[13] IFA[9] GOA Giá trị nhỏ nhất($/h) 15445.215 15444.918 15443.076 15443.257 15444.447 15443.55 15443.5 15444.75 15443.075 15443.075 Độ lệch chuẩn 26.815 18.01 1.371 17.163 16.5186 2.9594 26.8126 65.271 0.050 0.2851 Từ Bảng 4.14 toán chi phí phát điện hệ thống tổ máy tải yêu cầu = 700MW xét tổn thất truyền tải ta thấy thuật toán GOA có giá trị chi phí phát điện ($/h) độ lệch chuẩn nhỏ so với hầu hết các thuật toán phí phát điện nhỏ độ ổn định cao Đối với thuật toán FA[9] chi phí phát điện ($/h) < 2.14 độ lệch chuẩn < 26.5299 Đối với thuật toán IFA1[9] chi phí phát điện ($/h) < 1.843 độ lệch chuẩn < 17.7249 Đối với thuật toán IFA2[9] chi phí phát điện ($/h) < 0.001 độ lệch chuẩn < 1.0859 Đối với thuật toán IFA3[9] chi phí phát điện ($/h) < 1.372 độ lệch chuẩn < 16.8799 Đối với thuật toán PSO[10] chi phí phát điện ($/h) < 1.372 độ lệch chuẩn < 16.2355 Đối với thuật toán FPA[11] chi phí phát điện ($/h) < 0.475 độ lệch chuẩn < 2.6743 Đối với thuật toán DE[12] chi phí phát điện ($/h) < 0.425 độ lệch chuẩn < 26.5275 Đối với thuật toán CSA[13] chi phí phát điện ($/h) < 1.675 độ lệch chuẩn < 64.9859 Còn riêng thuật toán IFA[9] thuật toán cải tiến phí phát điện ($/h) với thuật toán GOA độ lệch chuẩn thấp 0.2351 so với thuật toán GOA tốt chút so với toán GOA Áp dụng thuật toán GOA để giảm chi phí phát điện ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP TRANG 51/59 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Grasshopper Optimisation Algorithm: Theory and application.Shahrzad Saremia,b, Seyedali Mirijalilia,b,*, Andrew Lewisa [2] Yang X-S A new metaheuristic bat-inspired algorithm In: Nature inspired co- operative strategies for optimization (NICSO 2010) Springer; 2010 p 65–74 Áp dụng thuật toán GOA để giảm chi phí phát điện ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP TRANG 52/59 [3] Yang X-S Flower pollination algorithm for global optimization In: Unconven- tional computation and natural computation Springer; 2012 p 240–9 [4] Cuevas E , Echavarría A , Ramírez-Ortegón MA An optimization algorithm in- spired by the States of Matter that improves the balance between exploration and exploitation Appl Intel 2014;40:256–72 [5] Cuevas E , Echavarría A , Zaldívar D , Pérez-Cisneros M A novel evolutionary al- gorithm inspired by the states of matter for template matching Expert Syst Appl 2013;40:6359–73 [6] Yang X-S Firefly algorithm, stochastic test functions and design optimisation Int J Bio Inspired Comput 2010;2:78–84 [7] Rashedi E , Nezamabadi-Pour H , Saryazdi S GSA: a gravitational search algo- rithm Inf Sci 2009;179:2232–48 [8] Moustafa, F S., El-Rafei, A., Badra, N M., & Abdelaziz, A Y (2017, February) Application and performance comparison of variants of the firefly algorithm to the Economic Load Dispatch problem In Advances in Electrical, Electronics, Information, Communication and Bio-Informatics (AEEICB), 2017 Third International Conference on (pp 147-151) IEEE Application and performance comparison of variants of the firefly algorithm to the economic load dispatch problem [9] Research Article Improved Firefly Algorithm: A Novel Method for Optimal Operation of Thermal Generating Units Thang Trung Nguyen,1 Nguyen Vu Quynh ,2 and Le Van Dai 3,4 [10] S Yuhui, “ Particle swarm optimisation: developments, application and resouces,” in Proceedings of the 2001 Congress on Evolutionary Computation (IEEE Cat No.01TH8546), pp 81-86, Seoul, Republic Korea, 2001 [11] X S Yang, “Flower pollination algorithm for global optimization,” in Unconventional Computation and Natural Computation, vol 7445 of Lecture Notes in Computer Science, , pp 240–249, Springer, 2012 Áp dụng thuật toán GOA để giảm chi phí phát điện ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP TRANG 53/59 [12] R Storn and K Price, “Differential evolution–a simple and efficient heuristic for global optimization over continuous spaces,” Journal of Global Optimization, vol 11, no 4, pp 341–359, 1997 [13] A Askarzadeh, “A novel metaheuristic method for solving constrained engineering optimization problems: crow search algorithm,” Computers & Structures, vol 169, pp 1–12, 2016 Áp dụng thuật toán GOA để giảm chi phí phát điện ... phí máy phát điện 1.3 Phạm vi đề tài nghiên cứu: Tìm hiểu thuật toán GOA Tìm hiểu toán tính chi phí phát điện nhà máy điện Áp dụng thuật toán GOA để giảm chi phí máy phát. .. lặp Áp dụng thuật toán GOA để giảm chi phí phát điện ĐỒ ÁN TỚT NGHIỆP TRANG 18/59 2.2.2.Sơ đồ thuật tốn: Áp dụng thuật toán GOA để giảm chi phí phát điện ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP... thuật toán GOA để giảm chi phí phát điện (3.8) ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP TRANG 25/59 - ai, bi, ci: Hệ số hàm chi phí tổ máy thứ i Giả thuyết hàm chi phí biết các Nhà máy các số chi nh xác