Ứng dụng thuật toán gsa để giải bài toán điều độ kinh tế trong hệ thống điện

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẶNG QUỐC VIỆT ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN GSA ĐỂ GIẢI BÀI TOÁN ĐIỀU ĐỘ KINH TẾ TRONG HỆ THỐNG ĐIỆN Chuyên ngành: THIẾT BỊ, MẠNG VÀ NHÀ MÁY ĐIỆN Mã số: 605251 LUẬN VĂN THẠC SĨ Tp Hồ Chí Minh, tháng 09 năm 2013 ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẶNG QUỐC VIỆT SỬ DỤNG THUẬT TOÁN GSA ĐỂ GIẢI BÀI TOÁN ĐIỀU ĐỘ KINH TẾ TRONG HỆ THỐNG ĐIỆN Chuyên ngành: THIẾT BỊ, MẠNG VÀ NHÀ MÁY ĐIỆN Mã số: 605251 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH, tháng 09 năm 2014 CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐHQG – HCM Cán hướng dẫn khoa học: TS VÕ NGỌC ĐIỀU (Họ tên, học hàm học vị, chữ ký) …………… Cán chấm nhận xét 1: (Họ tên, học hàm học vị, chữ ký) Cán chấm nhận xét 2: (Họ tên, học hàm học vị, chữ ký) Luận văn thạc sĩ bảo vệ Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG TP.HCM ngày ……… tháng ……… năm 2014 Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: (Họ tên, học hàm, học vị, Hội đồng chấm bảo vệ luận văn thạc sĩ) Xác nhận Chủ tịch Hội đồng đánh giá luận văn Trưởng Khoa quản lý chuyên ngành sau luận văn sửa chữa CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TRƯỞNG KHOA ĐIỆN-ĐIỆN TỬ i ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Độc lập – Tự – Hạnh phúc NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: Đặng Quốc Việt MSHV: 11824123 Ngày, tháng, năm sinh: 24/01/1981 Nơi sinh: Vĩnh Long Chuyên ngành: Thiết bị, mạng nhà máy điện Mã số: 605251 I TÊN ĐỀ TÀI: Ứng dụng thuật toán GSA để giải toán điều độ kinh tế hệ thống điện II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: Chương 1: Tổng quan Chương 2: Bài toán điều độ kinh tế (ED) máy phát nhiệt điện Chương 3: Phương pháp giải toán điều độ kinh tế hệ thống máy phát nhiệt điện Chương 4: Một số phương pháp trí tuệ nhân tạo để giải tốn điều độ kinh tế Chương 5: Thuật toán GSA – Gravitational Search Algorithm Chương 6: Kết áp dụng thuật toán GSA giải toán điều độ kinh tế hệ thống máy phát nhiệt điện Chương 7: Kết luận III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 14/01/2013 IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: V CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: TS VÕ NGỌC ĐIỀU TP.HCM, Ngày .tháng năm 2013 CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CHỦ NHIỆM BỘ MÔN (Họ tên chữ ký) ĐÀO TẠO (Họ tên chữ ký) TRƯỞNG KHOA ĐIỆN-ĐIỆN TỬ (Họ tên chữ ký) ii LỜI CẢM ƠN Để hoàn thành đề tài luận văn này, xin trân trọng biết ơn kính gửi lời tri ân đến người tạo điều kiện, giúp đỡ cho tôi: Trước tiên, tơi xin kính gởi đến thầy TS Võ Ngọc Điều lời biết ơn sâu sắc Thầy dành nhiều thời gian quý báu trực tiếp hướng dẫn, tạo điều kiện thuận lợi cho lời khun bổ ích, giúp tơi hồn thành luận văn Tôi xin chân thành cảm ơn quý thầy cô Trường Đại học Bách Khoa Tp.Hồ Chí Minh, Trường Đại học Cần Thơ, người truyền đạt kiến thức, định hướng cho nghiên cứu Tôi xin cảm ơn giúp đỡ bạn khóa, lớp, quý bạn bè đồng nghiệp, người bạn thân giúp đỡ suốt q trình hồn thành Luận văn Cuối cùng, tơi xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành, sâu sắc đến Cha Mẹ, vợ, anh chị em động viên, giúp đỡ tạo điều kiện thuận lợi cho tơi suốt q trình học tập hồn thành luận văn Mọi đóng góp xin gởi địa chỉ: dinhphuongqv@yahoo.com Trường Đại học Bách khoa Tp.HCM Sinh viên Đặng Quốc Việt iii TÓM TẮT LUẬN VĂN Điện dạng lượng trung gian dễ dàng biến đổi thành tất dạng lượng khác, đó, điện nguồn lượng sống để đảm bảo cho phát triển kinh tế, khoa học kỹ thuật đời sống người Nguồn điện chủ yếu từ hai nguồn thủy điện nhiệt điện Ngoài biến đổi số nguồn lượng tự nhiên khác để biến đổi thành điện lượng gió, lượng mặt trời, nhiên tỷ lệ đóng góp chúng cịn hạn chế Trước mắt người ta phải dựa vào hai nguồn thủy điện nhiệt điện Vì vậy, phải tìm cách để sử dụng thật tiết kiệm nguồn lượng nhiệt điện để kéo dài thời gian sử dụng đảm bảo nhu cầu phát triển kinh tế xã hội Ngày với phát triển khoa học kỹ thuật, người ứng dụng nhiều thuật toán nhân tạo để giải toán điều độ kinh tế máy phát nhiệt điện Luận văn ứng dụng thuật tốn trí tuệ nhân tạo lập trình phần mềm Matlab để giải toán điều độ kinh tế máy phát điện, thuật tốn Gravitational Search Algorithm (GSA) – tạm dịch thuật tốn tìm kiếm dự lực hấp dẫn Ứng dụng thuật toán GSA để giải toán điều độ kinh tế cho hệ thống 10 máy phát nhiệt điện không xét hiệu ứng valve point, cho hệ thống mạng chuẩn 13 nút 40 nút có xét hiệu ứng valve point kết nhận khả quan Thuật toán GSA giải toán điều độ kinh tế cho kết tối ưu số thuật tốn trí tuệ nhân tạo khác Ưu điểm thuật tốn GSA lập trình đơn giản, dễ áp dụng cho toán điều độ kinh tế lĩnh vực khác dễ dàng kết hợp với thiệhuật toán khác để tăng thêm tính hội tụ cho thuật tốn Cho nên thuật toán GSA hứa hẹn giải pháp ứng dụng nhiều tương lai Tuy nhiên, GSA thuật tốn trí tuệ nhân tạo, kết nhận phụ thuộc nhiều vào cách lựa chọn thơng số thuật tốn kinh nghiệm người sử dụng chương trình iv LỜI CAM ĐOAN Tơi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chưa công bố cơng trình khác TP HỒ CHÍ MINH, tháng 09 năm 2013 Tác giả luận văn Đặng Quốc Việt v MỤC LỤC Trang NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ i LỜI CẢM ƠN ii TÓM TẮT LUẬN VĂN iii LỜI CAM ĐOAN iv CHƯƠNG I: TỔNG QUAN .1 I ĐẶT VẤN ĐỀ II CÁC CƠNG TRÌNH NGHIÊN CỨU, ỨNG DỤNG LIÊN QUAN: III NHẬN XÉT CHUNG: IV PHẠM VI NGHIÊN CỨU CỦA LUẬN VĂN: V MỤC TIÊU CẦN ĐẠT ĐƯỢC CỦA LUẬN VĂN VI ĐIỂM MỚI CỦA LUẬN VĂN CHƯƠNG II: BÀI TOÁN ĐIỀU ĐỘ KINH TẾ (ED) CÁC MÁY PHÁT ĐIỆN I GIỚI THIỆU: II ĐẶC TÍNH NGỎ VÀO – NGÕ RA CỦA MÁY PHÁT NHIỆT ĐIỆN: Hàm chi phí đơn giản Hàm chi phí với ảnh hưởng điểm valve công suất Hàm chi phí có xét ảnh hưởng điểm valve công suất sử dụng nhiều loại nhiên liệu : 10 III RÀNG BUỘC ĐẲNG THỨC VÀ BẤT ĐẲNG THỨC 11 Ràng buộc cân công suất tác dụng: 11 Giới hạn công suất cực tiểu cực đại máy phát: 12 Giới hạn ramp rate máy phát: 12 Yêu cầu dự trữ quay hệ thống : 12 Những vùng cấm vận hành : 12 Các ràng buộc công suất truyền tải 13 CHƯƠNG III: PHƯƠNG PHÁP GIẢI BÀI TOÁN ĐIỀU ĐỘ KINH TẾ HỆ THỐNG MÁY PHÁT NHIỆT ĐIỆN 14 vi I ĐIỀU ĐỘ KINH TẾ HỆ THỐNG NHIỆT ĐIỆN BỎ QUA TỔN THẤT CÔNG SUẤT 14 Nguyên lý tỷ lệ gia tăng 14 Điều độ kinh tế bỏ qua tổn thất công suất 16 II ĐIỀU ĐỘ KINH TẾ HỆ THỐNG NHIỆT ĐIỆN CĨ TÍNH ĐẾN TỔN THẤT CÔNG SUẤT 21 III TÍNH TỐN TỔN THẤT CÔNG SUẤT 23 IV ĐIỀU ĐỘ KINH TẾ BẰNG PHƯƠNG PHÁP GRADIENT: 26 4.1 Giới thiệu 26 4.2 Phương pháp Gradient toán điều độ kinh tế 26 CHƯƠNG IV: MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP TRÍ TUỆ NHÂN TẠO ĐỂ GIẢI BÀI TỐN ĐIỀU ĐỘ KINH TẾ 36 I ĐIỀU ĐỘ KINH TẾ CỔ ĐIỂN BẰNG THUẬT TOÁN DI TRUYỀN GA (GENETIC ALGORITHM)………………………………………………… 36 Giới thiệu 36 Giải toán ED dựa GA 37 II THUẬT TOÁN ANT COLONY OPTINIZATION (ACO): 42 2.1 Tổng quan: 42 2.2 Giải tồn ED thuật tốn ACO: 45 2.3 Giới thiệu số báo dùng thuật toán ACO để giải tồn ED: 46 III THUẬT TỐN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (PSO): 47 3.1 Tổng quan: 47 3.2 Thuật toán PSO để giải toán ED: 49 3.3 Giới thiệu số báo dùng thuật toán PSO để giải tồn ED: 50 IV THUẬT TỐN ARTIFICAIL BEE COLONY OPTIMIZATION (ACB): 53 4.1 Tổng quan: 53 4.2 Thuật toán ABC để giải toán ED: 56 4.3 Giới thiệu số báo dung thuật toán ACB để giải toán ED: 56 V THUẬT TOÁN CUCKOO SEARCH (CS): 59 vii 5.1 Tổng quan: 59 5.2 Áp dụng thuật toán CS cho toán ED: 60 5.3 Giới thiệu số báo dung thuật toán CS để giải tốn ED: 61 CHƯƠNG V: THUẬT TỐN GSA – GRAVITATIONAL SEARCH ALGORITHM 64 I TỔNG QUAN: 64 II THUẬT TOÁN GSA (GRAVITATIONAL SEARCH ALGORITHM) 68 CHƯƠNG VI: KẾT QUẢ ÁP DỤNG THUẬT TOÁN GSA CHO BÀI TOÁN ĐIỀU ĐỘ KINH TẾ HỆ THỐNG MÁY PHÁT NHIỆT ĐIỆN 73 I HỆ THỐNG MẠNG 10 NÚT KHƠNG CĨ HIỆU ỨNG VALVE POINT: 73 II HỆ THỐNG MẠNG CHUẨN IEEE 13 ĐƠN VỊ MÁY PHÁT: 76 III HỆ THỐNG MẠNG CHUẨN IEEE GỒM 40 MÁY PHÁT: 84 CHƯƠNG VII: KẾT LUẬN 92 I Nhận xét đánh giá: 92 II Hướng phát triển đề tài 92 TÀI LIỆU THAM KHẢO 94 PHỤ LỤC xiii LÝ LỊCH TRÍCH NGANG xiv Sử dụng thuật toán GSA để giải toán ED -86/98- CBHD : TS Võ Ngọc Điều Máy bi ci ei fi Pmax Pmin 22 785,96 6,63 0,00298 300 0,035 550 254 23 794,53 6,66 0,00284 300 0,035 550 254 24 794,53 6,66 0,00284 300 0,035 550 254 25 801,32 7,10 0,00277 300 0,035 550 254 26 801,32 7,10 0,00277 300 0,035 550 254 27 1055,1 3,33 0,52124 120 0,077 150 10 28 1055,1 3,33 0,52124 120 0,077 150 10 29 1055,1 3,33 0,52124 120 0,077 150 10 30 148,89 5,35 0,01140 120 0,077 97 47 31 222,92 6,43 0,00160 150 0,063 190 60 32 222,92 6,43 0,00160 150 0,063 190 60 33 222,92 6,43 0,00160 150 0,063 190 60 34 107,87 8,95 0,00010 200 0,042 200 90 35 116,58 8,62 0,00010 200 0,042 200 90 36 116,58 8,62 0,00010 200 0,042 200 90 37 307,45 5,88 0,01610 80 0,098 110 25 38 307,45 5,88 0,01610 80 0,098 110 25 39 307,45 5,88 0,01610 80 0,098 110 25 40 647,83 7,97 0,00313 300 0,035 550 242 Kết tính tốn trường hợp tải PD = 10.500MW Thơng số chương trình: Số vịng lặp: Itmax = 10.000 lần Số vật thể: N = 100 Hằng số trọng trường ban đầu: G0 = 10.000 Hệ số suy giảm: α = Luận văn cao học                                                 HVTH: Đặng Quốc Việt (11824123) Sử dụng thuật toán GSA để giải toán ED -87/98- CBHD : TS Võ Ngọc Điều Sau chạy mô 50 lần phần mềm Matlab, kết phân bố công suất tốt máy phát bảng 6.10 Bảng 6.10: Kết phân bố công suất 40 máy phát (PD = 10500MW) Pmax Pmin 114 36 110.68554 114 36 114.00000 120 60 120.00000 190 80 179.70301 97 47 97.00000 140 68 68.00000 300 110 300.00000 300 135 284.58614 300 135 284.51659 10 300 130 130.00000 11 375 94 94.00000 12 375 94 94.00000 13 500 125 125.00000 14 500 125 393.04009 15 500 125 393.97978 16 500 125 476.99173 17 500 220 489.26015 18 500 220 489.18004 19 550 242 511.18793 20 550 242 511.26330 21 550 254 523.29623 22 550 254 523.26893 Luận văn cao học                                                 Công suất phát (MW) Máy HVTH: Đặng Quốc Việt (11824123) Sử dụng thuật toán GSA để giải toán ED -88/98- CBHD : TS Võ Ngọc Điều Công suất phát (MW) Máy Pmax Pmin 23 550 254 523.34013 24 550 254 523.33517 25 550 254 523.25400 26 550 254 523.18098 27 150 10 10.00000 28 150 10 10.00000 29 150 10 10.00000 30 97 47 88.07880 31 190 60 190.00000 32 190 60 190.00000 33 190 60 190.00000 34 200 90 164.83155 35 200 90 200.00000 36 200 90 200.00000 37 110 25 110.00000 38 110 25 110.00000 39 110 25 110.00000 40 550 242 511.01992 Công suất tải (MW) 10500 Chi phí nhiên liệu (min) ($/h) 121445.07958 Chi phí nhiên liệu (avg) ($/h) 122467.87265 Chi phí nhiên liệu (max) ($/h) 123755.32909 Độ lệch chuẩn (std deviation) ($/h) 1022.79306 CPU time (s) 224 Nhận xét: Công suất phát máy phát điều nằm giới Luận văn cao học                                                 HVTH: Đặng Quốc Việt (11824123) Sử dụng thuật toán GSA để giải toán ED -89/98- CBHD : TS Võ Ngọc Điều hạn cho phép, đáp ứng yêu cầu phụ tải Đồ thị cho thấy hội tụ trường hợp 40 máy phát (PD = 10500MW) Hình 6.4: Sự hội tụ trường hợp 40 máy phát (PD = 10500MW) Luận văn cao học                                                 HVTH: Đặng Quốc Việt (11824123) Sử dụng thuật toán GSA để giải toán ED -90/98- CBHD : TS Võ Ngọc Điều So sánh chi phí nhiên liệu trường hợp 40 máy (PD = 10500MW) Bảng 6.11: So sánh chi phí với thuật toán khác trường hợp 40 máy phát (PD = 10500MW) STT Thuật toán ($/h) Self-tuning HDE[30] 121698.51 ACO[33] 121532.41 NPSA-LRS[1] 121664.4308 MPSO[11] 122252.265 CBPSO-RVM[10] 121555.32 HMAPS[28] 121586.90 DEC-SQP[20] 121741.9793 IFEP[24] 122624.35 TM[6] 122477.78 10 APSO[2] 121663.5222 11 SOH-PSO[18] 121501.14 12 GA-PS-SQP[12] 121458.14 13 TSARGA[26] 121463.07 14 QPSO[27] 121448.21 15 ICA-PSO[37] 121413.20 16 FAPSO-DE[36] 121412.57 17 CCPSO[38] 121412.5362 14 GSA 121445.07958 Luận văn cao học                                                 Tổng chi phí HVTH: Đặng Quốc Việt (11824123) Sử dụng thuật tốn GSA để giải toán ED -91/98- CBHD : TS Võ Ngọc Điều Tổng chi phí nhiên liệu mà thuật toán GSA đạt kết tốt 121521.192186$/h trường hợp tải PD = 10500MW, kết so sánh với thuật toán khác bảng 6.11 Dựa vào bảng so sánh chi phí nhiên liệu trường hợp 40 máy (PD = 10500MW), ta thấy thuật toán GSA cho kết tối ưu thuật toán MPSO[11], NPSO-LRS[1], CBPSO-RVM[10], DEC-SQP[10], IFEP[24], TM[6], APSO[2], ACO[33], Self-tuning HDE[30], HMAPS[28], SOH-PSO[27] tương đương thuật toán GA-PS-SQP[12], TSARGA[26], QPSO[27] Điều cho thấy thuật toán GSA giải toán điều độ kinh tế đạt kết tối ưu tốt Tuy nhiên, thuật toán GSA chưa đạt kết tối ưu thuật toán ICA-PSO[37], SQPSO[27], CCPSO[38] thuật toán dạng kết hợp nhiều thuật tốn trí tuệ nhân tạo khác hiệu chỉnh từ thuật toán truyền thống để đạt kết tối ưu Đề tài luận văn tập trung vào thuật toán GSA cổ điển kết nhận từ thuật tốn chưa tối ưu so với số thuật toán kết hợp, hiệu chỉnh khác Tuy nhiên từ kết nhận thấy GSA thuật toán giải toán điều độ kinh tế đạt kết tối ưu tốt số thuật tốn trí tuệ nhân tạo khác biết Hiện người ta hiệu chỉnh kết hợp thuật toán GSA với số thuật toán khác PSO, để giải toán điều độ kinh tế đạt hội tụ nhanh kết tốt ưu Đó thuật tốn MGSA, PSOGSA,… Luận văn cao học                                                 HVTH: Đặng Quốc Việt (11824123) Sử dụng thuật toán GSA để giải toán ED -92/98- CBHD : TS Võ Ngọc Điều CHƯƠNG VII: KẾT LUẬN Nhận xét đánh giá: Đề tài trình bày thuật toán Gravitational Search Algorithm (GSA) để giải toán điều độ kinh tế (ED) thành cơng việc áp dụng thuật tốn GSA tính cơng suất phát máy phát đáp ứng tải yêu cầu với chi phí nhỏ Thuật tốn GSA giải tốt toàn điều độ kinh tế hệ thống máy phát nhiệt điện có xét đến điểm valve công suất không xét điểm valve công suất Kết nhận đáp ứng yêu cầu phụ tải với tổng chi phí nhiên liệu kinh tế so với số thuật tốn khác Thuật tốn mơ phần mềm Matlab áp dụng cho ba hệ thống gồm: hệ thống mạng gồm 10 máy phát không xét hiệu ứng valve point (tải 600MW), hệ thống chuẩn IEEE gồm 13 máy phát có hiệu ứng valve point (xét hai trường hợp với tải 1800MW 2520MW) hệ thống chuẩn IEEE 40 máy phát có xét đến hiệu ứng valve point (tải 10500MW) Kết mô đáp ứng tổng nhu cầu phụ tải định, thỏa mãn điều kiện ràng buộc công suất vận hành máy phát.Thuật toán cho thấy kết tối ưu so với thuật toán khác Từ kết mô cho thấy, GSA thuật tốn có khả hội tụ cao, lập trình đơn giản, giải toán điều độ kinh tế cho kết tối ưu, ứng dụng cho nhiều lĩnh vực khác Điểm hạn chế đề tài ứng dụng cho mạng cố số lượng máy phát lớn (từ 40 máy trở lên) cần phải tăng số vòng lặp lên lớn (từ 10.000 lần trở lên) để đạt hết tốt Điều nảy đồng nghĩa với việc tăng thời gian chạy chương trình Tuy nhiên, thuật tốn GSA có nhược điểm giống phương pháp trí tuệ nhân tạo khác chưa có sở tốn học vững (chỉ chủ yếu dựa vào lý thuyết xác suất), kết tính tốn phụ thuộc nhiều việc lựa chọn thơng số G0 ban đầu kinh nghiệm người lập trình nhiều thời gian cơng sức để thử nghiệm kiểm tra Luận văn cao học                                                 HVTH: Đặng Quốc Việt (11824123) Sử dụng thuật toán GSA để giải toán ED -93/98- CBHD : TS Võ Ngọc Điều II Hướng phát triển đề tài Qua đề tài, ta thấy điểm mạnh thuật tốn cho kết tối ưu, lập trình đơn giản dễ dàng kết hợp với thuật tốn khác để giải tối ưu tồn điều độ kinh tế - Thuật tốn áp dụng để giải tốn ED với hàm chi phí nhiên liệu máy phát sử dụng nhiều loại nhiên liệu khác - Thuật tốn áp dụng để giải tốn ED có xét đến ảnh hưởng lượng khí thải mơi trường - Thuật tốn áp dụng để giải tốn ED với hàm chi phí nhiên liệu máy phát phương trình có dạng bậc ba - Thuật tốn GSA có khả lai với phương pháp trí tuệ nhân tạo khác Fuzzy Logic, PSO để tăng tốc độ hội tụ kết tính tốn đạt hiệu tối ưu Thuật toán GSA hứa hẹn thuật toán mạnh để giải vấn đề tối ưu Cụ thể giải tốt vấn đề điều độ kinh tế Luận văn cao học                                                 HVTH: Đặng Quốc Việt (11824123) Sử dụng thuật toán GSA để giải toán ED -94/98- CBHD : TS Võ Ngọc Điều TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] GSA: A gravitational search algorithm (của E.Rashedi, H.Nezamabadipour, S.Saryazdi, Information Sciences, vol 179, pp 2232-2248, 2009) [2] Gravitational Search Algorithm for Economic Dispatch with Valvepoint Effects (của tác giả S.Duman, U.Guvenc, N.Yorukeren, International Review of Electrical Engineering, vol 5, no.6, pp 2890-2895, 2010) [3] Solution of Economic Dispatch Problem using Gravitational Search Algorithm (của tác giả S.Duman – Khoa giáo dục kỹ thuật – Đại học Duzce, Thổ Nhĩ Kỳ, A.B Arsoy, N Yorukeren – Khoa Kỹ Thuật – Đại học Kocaeli – Thổ Nhĩ Kỳ, 7th International Conference on Electrical anh Electronics Engineering (ELECO 2011), pages 54-59) [4] R.K.Swain, N.C.Sahu, P.K.Hota, 2012, Gravitational Search Algorithm for Optimal Economic Dispatch, Procedia Technology, 2nd International Conference on Communication, Computer & Security (ICCCS-2012), pages 411- 419 [5] Application of Gravitational Search Algorithm for Optimal Reactive Power Dispatch Problem (của tác giả tác giả S.Duman – Khoa giáo dục kỹ thuật – Đại học Duzce, Thổ Nhĩ Kỳ, Y Sonmez – Khoa Kỹ Thuật Điện – Đại học Gazi – Thổ Nhĩ Kỳ, U Guvenc – Khoa Kỹ Thuật – Đại học Duzce – Thổ Nhĩ Kỳ, N Yorukeren – Khoa Kỹ Thuật – Đại học Kocaeli – Thổ Nhĩ Kỳ, International Symposium on Innovations in Intelligent systems and Application (INISTA 2011), pages 519-523) [6] S.Duman, Y.Sonmez, U.Guvenc, N.Yorukeren, July 2012, Optimal Power Flow using Gravitational Search Algorithm, Energy Conversion and Management, pages 86-95, volume 59 [7] A.Chatterjee, V.Mukherjee, January 17 2012, A maiden application of GSA with wavelet mutation for the solution of economic load dispatch problems, International Journal Bio-Inspired Computation, pages 33-46, volume [8] P K Roy, K Bhattachatya, June 11 2012, Gravitational Search Algorithm Based Optimal Reactive Power Dispatch for voltage stability Enhancement, Electric Power Components and Systems, pages 956-976, volume 40, Issue Luận văn cao học                                                 HVTH: Đặng Quốc Việt (11824123) Sử dụng thuật toán GSA để giải toán ED -95/98- CBHD : TS Võ Ngọc Điều [9] Mohammad Khajehzadeh, Mahdigeh Eslami, December 2012, A modified Gravitational Search Algorithm for slope stability analysis, Engineering Applications of Artificial Intelligent, page 1589-1597, Volume 25, Issue [10] Shaik Affijulla and Sushil Chauhan, 2011, A New Intelligent Solution For Power System Economic Load Dispatch [11] M.E.El-Hawary and G.S.Christensen, Optimal Economic Operation Electric Power System, New York: Academic, 1979 [12] Hadi Saadat, “Power System analysis”, TATA McGraw-Hill Edition, ISBN 0-07-048739-1, 2002 [13] E.Rashedi, and H Nezamabadi-pour, and S Saryazdi, Allocation of Static Var Compansator using gravitational search algorithm, First Jiont Congress on Fuzzy and Intelligent Systems, Ferdowsi University of Mashad, Iran, August 2007 [14] T Ganesan, I Elamvazuthi, Ku Zilati Ku Shaati, P Vasant, Swarm Intelligent And Gravitational Search Algorithm For For Multi-Objective Optimization Of Synthesis Gas Production, Applied Energy, 2012 [15] Kennedy J, Eberhart R “Particle Swarm Optimization”.In: IEEE proceedings of the international conference on neural networks Perth, Austratia, 1995, pages 1924-1928 [16] Reddy MJ, Kumar DN An efficient multi-objective optimization algorithm based on swarm intelligent for engineering design Eng Optim 2007 [17] Hamed Maskani, Mohammad Yazdani-Asrami, Mehran Taghipour, Ali Darzi, Alireza Moradi, Hamid Falaghi, Gravitational Search Algorithm Optimization for Economic Dispatch of Power Systems, Birjand University, Birjand, Iran [18] A Immanuel Selvakumar, K Thanushkodi, A New Particle Swarm Optimization Solution to Nonconvex Economic Dispatch Problems, IEEE Transactions On Power Systems, Feb 2007, Vol.22, No.1 [19] Zwe-Lee Gaing, Particle Swarm Optimization to Solving the Economic Dispatch Considering the Generator Constraints, IEEE Transactions On Power Systems, Aug 2003, vol.18, No.3 Luận văn cao học                                                 HVTH: Đặng Quốc Việt (11824123) Sử dụng thuật toán GSA để giải toán ED -96/98- CBHD : TS Võ Ngọc Điều [20] Jong-Bae Park, Ki-Song Lee, Joong-Rin Shin, Kwang Y Lee, A Particle Swarm Optimization for Economic Dispatch With Nonsmooth Cost Functions, IEEE Transactions On Power Systems, Feb 2005, Vol.20, No.1 [21] Z Zhisheng, Quantum-behaved particle swarm optimization algorithm for economic load dispatch of power system, Expert Systems with Applications, vol.37, pp 1800-1803, 2010 [20] X Lai and M Zhang, An efficient ensemble of GA and PSO for real function optimization, in 2nd IEEE International Conference on Computer Science and Information Technology, 2009, pp 651-655 [21] Y Shi and R.C Eberhart, A modified Particle Swarm Optimiser, in Proceedings of IEEEE international conference on neural networks, vol.4, 1995, pp 1942-1948 [22] Abido MA, Optimal power flow using particle swarm optimization, Electric Power Energy Syst 2002, vol.24, pages 563-571 [23] Zibanezhad B, Zamanifar K, Nematbakhsh N, Mardukhi F, An Approach For Web Services Composition Based on QoS And Gravitational Search Algorithm, In Proceedings Of The Innovations In Information Technology Conference, 2010, pages 340-344 [24] Rashedi E, Nezamabadi-pour H, Saryazdi S, Binary Gravitational Search Algorithm, Nat Comput 2010, vol.9, pages 727-745 [25] Hassanzadeh HR, Rouhani M, A multi-objective gravitational search algorithm, In: Proceedings Of The Communication Systems And Network Conference, 2010, pages 7-12 [26] Ceylan O, Ozdemir A, Dag H, Gravitational search algorithm for postoutage bus voltage magnitude calculations, In: International Universities ‘Power Engineering Conference, Wales (UK), 31 August-3 September, 2010 [27] Rashedi E, Nezamabadi-pour H, Saryazdi S, Filter modeling using gravitational search algorithm, Engineering Applications Of Artificial Intelligence, vol.24, pages 117-122, 2011 [28] Seyedali Mirjalili, Siti Zaiton Mohd Hashim, A New Hydrid PSOGSA Algorithm for Function Optimization, International Conference On Computer Anh Information Application (ICCIA 2010) Luận văn cao học                                                 HVTH: Đặng Quốc Việt (11824123) Sử dụng thuật toán GSA để giải toán ED -97/98- CBHD : TS Võ Ngọc Điều [29] J Vijaya Kumar, D.M Vinod Kumar, K Edukondalu, Strategic bidding using fuzzy adaptive gravitational search algorithm in a pool based electricity market, Applied Soft Computing, 2012 [30] Abdolreza Hatamlou, Salwani Abdullah, Hossein Nezamabadi-pour, A combined approach for clustering based on K-means and gravitational search algorithm, Swarm and Evolutionary Computation, 2012 [31] U.Guvenc, Y.Sonmez, S.Duman, N.Yorukeren, Combined economic and emission dispatch solution using gravitational search algorithm, Scientia Iranica, Sharif University of Technology, Turkey, 25 Feb 2012 [32] Binod Shaw, V Mukherjee, S.p Ghoshal, A Novel Opposition-Based Gravitational Search Algorithm For Combined Economic And Emission Dispatch Problems Of Power Systems, Electrical and Energy Systems, pages 2133, 2012, India [33] Soumitra Mondal, Aniruddha Bhattacharya, Sunita Halder nee Dey, Multiobjecttive economic emission load dispatch solution using gravitational search algorithm anh considering wind power penetration, Electrical and Energy Systems, 2013, pages 283-292, India [34] Huiqin Chen, Sheng Li and Zheng Tang, Hybrid Gravitational Search Algorithm With Random-Key Encoding Scheme Combined With Simulated Annealing, IJCSNS International Journal of Computer Science and Network Security, vol.11 No.6, June 2011 [35] Abdolreza Hatamlou, Salwani Abdullah, Zalinda Othman, Gravitational Search Algorithm with Heuristic search for clustering problems, 2011 3rd Conference on Data Mining and Optimazation (DMO) 28-29 June 2011, Selangor, Malaysia [36] Hamed Sadeghi, Najmeh Eghbal, Reyhaneh Kardehi Moghaddam, Application Gravitational Search Algorithm in Identification of Switched Linear Systems, 2012 Third International Conference on Intelligent Sustems Modeling and Simulation [37] Purwoharjono, Ontoseno Penangsang, Muhammad Abdillah, Adi Soeprijanto, Voltage Control on 500kV Java-Bali Electrical Power System for Power Losses Minimization Using Gravitational Search Algorithm, 2011 First International Conference on Informatics anh Computational Intelligent Luận văn cao học                                                 HVTH: Đặng Quốc Việt (11824123) Sử dụng thuật toán GSA để giải toán ED -98/98- CBHD : TS Võ Ngọc Điều [38] Rajendra Kumar Khadanga and Sidhartha Panda, Gravitational Search Algorithm for Unified Power Flow Controller Design, India Luận văn cao học                                                 HVTH: Đặng Quốc Việt (11824123) viii CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự – Hạnh phúc LÝ LỊCH TRÍCH NGANG Họ Tên: Đặng Quốc Việt Ngày, tháng, năm sinh: 24/01/1981 Nơi sinh: Vĩnh Long Địa liên lạc: Công ty Điện Lực TP.Cần Thơ - Số 06 - Đường Nguyễn Trãi, phường An Hội, Quận Ninh Kiều, Thành Phố Cần Thơ Điện thoại: 0904 120201 I QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO: Đại học: Chế độ học: Chính quy Thời gian học: Từ tháng 09/1999 đến 05/2005 Nơi học: Trường Đại học Bách khoa - TP Hồ Chí Minh Ngành học: Điện - Điện Tử (Điện Năng) Cao học: Chế độ học: Chính quy Thời gian học: Từ năm 2011 đến năm 2014 Nơi học: Trường Đại học Bách khoa - TP Hồ Chí Minh Ngành học: Thiết bị, mạng nhà máy điện Tên luận án tốt nghiệp: "Sử dụng thuật toán GSA để giải toán điều độ kinh tế hệ thống máy phát nhiệt điện" Người hướng dẫn: TS Võ Ngọc Điều II Q TRÌNH CƠNG TÁC: Từ năm 2005 đến năm 2010: Đơn vị công tác: Điện lực Tp.Cần Thơ Chức vụ: Cán kỹ thuật - Phòng Kế hoạch - Kỹ thuật Địa đơn vị công tác: Số 06 - Đường Nguyễn Trãi, phường An Hội, quận Ninh Kiều, Tp.Cần Thơ ix Từ năm 2010 đến nay: Đơn vị công tác: Công ty Điện Lực Tp.Cần Thơ Chức vụ: Cán kỹ thuật - Phòng Kỹ thuật sản xuất Địa đơn vị công tác: Số 06 - Đường Nguyễn Trãi, phường An Hội, quận Ninh Kiều, Tp.Cần Thơ ... Sử dụng thuật toán GSA để giải toán ED -14/98- CBHD : TS Võ Ngọc Điều CHƯƠNG III PHƯƠNG PHÁP GIẢI BÀI TOÁN ĐIỀU ĐỘ KINH TẾ CỦA HỆ THỐNG MÁY PHÁT NHIỆT ĐIỆN I ĐIỀU ĐỘ KINH TẾ HỆ THỐNG NHIỆT ĐIỆN... người ứng dụng nhiều thuật toán nhân tạo để giải toán điều độ kinh tế máy phát nhiệt điện Luận văn ứng dụng thuật tốn trí tuệ nhân tạo lập trình phần mềm Matlab để giải toán điều độ kinh tế máy... Algorithm toán điều độ kinh tế công suất tối ưu kiểm tra qua ba hệ thống điện khác cho kết tốt Từ kết đạt được, tác giả nhận định thuật toán GSA thuật toán giải toán điều độ kinh tế hiệu hệ thống điện