Ứng dụng thuật toán soh psotvac giải bài toán điều độ kinh tế với đường cong chi phí đa nhiên liệu

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA TRƯƠNG PHỤNG HIỆP MINH PHƯƠNG ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN SOH PSO TVAC GIẢI BÀI TOÁN ĐIỀU ĐỘ KINH TẾ VỚI ĐƯỜNG CONG CHI PHÍ ĐA NHIÊN LIỆU CHUYÊN NGÀNH: THIẾT BỊ - MẠNG VÀ NHÀ MÁY ĐIỆN LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH, tháng 12 năm 2010 CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH Cán hướng dẫn khoa học: T.S Võ Ngọc Điều ……………………………………… (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Cán chấm nhận xét 1:………………………………………………………………… (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Cán chấm nhận xét 2:………………………………………………………………… (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Luận văn Thạc sĩ bảo vệ tại: HỘI ĐỒNG CHẤM BẢO VỆ LUẬN VĂN THẠC SĨ TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Ngày……tháng ……năm…… TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ Độc lập – Tự – Hạnh Phúc -oOo Tp HCM, ngày tháng năm NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: TRƯƠNG PHỤNG HIỆP MINH PHƯƠNG Ngày, tháng, năm sinh: 15-03-1984 Phái: Nam Nơi sinh: Hậu Giang Chuyên ngành: Thiết bị Mạng Nhà máy điện MSHV: 01808315 1- TÊN ĐỀ TÀI: ÁP DỤNG THUẬT TOÁN SOH PSO TVAC GIẢI BÀI TOÁN ĐIỀU ĐỘ KINH TẾ VỚI ĐƯỜNG CONG CHI PHÍ ĐA NHIÊN LIỆU 2- NHIỆM VỤ LUẬN VĂN: ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN SOH PSO TVAC GIẢI BÀI TOÁN ĐIỀU ĐỘ KINH TẾ VỚI ĐƯỜNG CONG CHI PHÍ ĐA NHIÊN LIỆU CỦA NHÀ MÁY NHIỆT ĐIỆN LỰA CHỌN LOẠI NHIÊN LIỆU TỐI ƯU NHẤT TỪ CÁC NHIÊN LIỆU SẴN CÓ SAO CHO TỔNG CHI PHÍ PHÁT ĐIỆN LÀ NHỎ NHẤT 3- NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 05-07-2010 4- NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 05-12-2010 5- HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: T.S VÕ NGỌC ĐIỀU Nội dung đề cương Luận văn thạc sĩ Hội Đồng Chuyên Ngành thông qua CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CHỦ NHIỆM BỘ MÔN (Họ tên chữ ký) QUẢN LÝ CHUYÊN NGÀNH (Họ tên chữ ký) i KHOA QL CHUYÊN NGÀNH (Họ tên chữ ký) LỜI CẢM ƠN Trước hết tơi xin tỏ lịng biết ơn sâu sắc đến T.S Võ Ngọc Điều, người thầy tận tình giúp đỡ hướng dẫn tơi suốt trình thực luận văn Những ý kiến quý báu thầy giúp học tập khắc phục nhiều thiếu sót trình thực luận văn Xin chân thành cảm ơn đến tất quý Thầy, Cô khoa Điện-Điện tử Trường Đại học Bách Khoa Thành Phố Hồ Chí Minh giảng dạy, trang bị cho kiến thức bổ ích q báu suốt q trình học tập trường Xin cảm ơn Gia đình người thân yêu tạo điều kiện thuận lợi để yên tâm học tập tốt thời gian vừa qua Cảm ơn tất bạn bè, đồng nghiệp chia sẽ, trao đổi kiến thức, kinh nghiệm suốt q trình học tập, cơng tác suốt trình thực luận văn Tp Hồ Chí Minh, tháng 12 năm 2010 Người thực Trương Phụng Hiệp Minh Phương ii TÓM TẮT LUẬN VĂN Luận văn trình bày ba thuật tốn PSO cải tiến PSO TVIW, PSO TVAC, SOH PSO TVAC ứng dụng việc giải toán tối ưu hệ thống điện Hai toán thể luận văn là: - Bài toán điều độ kinh tế với đường cong chi phí đa nhiên liệu - Bài tốn điều độ kinh tế với đường cong chi phí đa nhiên liệu có xét đến ảnh hưởng điểm van cơng suất Cả ba thuật tốn PSO cải tiến thử nghiệm hệ thống 10, 30, 60, 100 nhà máy với toán điều độ kinh tế với đường cong chi phí đa nhiên liệu hệ thống 10, 20, 40, 80, 160 nhà máy với toán điều độ kinh tế với đường cong chi phí đa nhiên liệu có xét ảnh hưởng điểm van cơng suất Kết so sánh với kết phương pháp trình bày báo trước Trong ba thuật toán đề xuất, thuật toán SOH PSO TVAC cho kết tốt thời gian tính tốn nhanh, đặt biệt hệ thống lớn Thuật tốn có ưu điểm khái niệm đơn giản, dễ dàng thực hiện, độ hội tụ tốt phương pháp trước Kết so sánh với phương pháp khác cho thấy khả thành công lớn áp dụng phương pháp cho toán tối ưu phức tạp hệ thống điện iii Mục lục MỤC LỤC Nhiệm vụ luận văn Thạc sĩ i Lời cảm ơn ii Tóm tắt luận văn iii Mục lục iv Danh mục bảng luận văn viii Danh mục hình luận văn xii Chữ viết tắt luận văn xvii Chương 1: GIỚI THIỆU CHUNG 1.1 Đặt vấn đề 01 1.2 Hướng tiếp cận đề tài 03 1.3 Mục tiêu đề tài 03 1.4 Tầm quan trọng đề tài 03 1.5 Phạm vi nghiên cứu 04 Chương 2: TỔNG QUAN 2.1 Tổng quan tốn điều độ kinh tế với đường cong chi phí đa nhiên liệu 05 2.2 Tổng quan phương pháp áp dụng để giải toán điều độ kinh tế với đường cong chi phí đa nhiên liệu 06 2.2.1 DP (Dynamic Programming) 06 2.2.2 EP (Evolutionary Programming) 06 2.2.3 TS (Tabu Search) 06 2.2.4 DE (Differential Evolution) 07 2.2.5 HNN (Hopfield Neuron Network) 07 2.2.6 ELANN (Enhanced Lagrangian Artificial Neural Network) 07 2.2.7 PSO (Particle Swarm Optimization) 08 Chương 3: THÀNH LẬP BÀI TOÁN iv Mục lục 3.1 Hàm mục tiêu 09 3.1.1 Hàm chi phí thơng thường 09 3.1.2 Hàm chi phí khơng trơn với điểm van cơng suất 10 3.1.3 Hàm chi phí khơng trơn với nhiều dạng nhiên liệu khác 11 3.1.4 Hàm chi phí khơng trơn với nhiều dạng nhiên liệu khác kết hợp với điểm van công suất 12 3.2 Ràng buộc đẳng thức 13 3.3 Ràng buộc bất đẳng thức 13 3.3.1 Giới hạn công suất thực phát 13 3.3.2 Giới hạn độ dốc tốc độ 14 3.3.3 Yêu cầu độ dự trữ quay 14 3.3.4 Ràng buộc công suất truyền tải 14 Chương 4: GIỚI THIỆU VỀ THUẬT TOÁN SOH PSO TVAC VÀ PHƯƠNG PHÁP GIẢI BÀI TOÁN ĐIỀU ĐỘ KINH TẾ VỚI ĐƯỜNG CONG CHI PHÍ ĐA NHIÊN LIỆU 4.1 Giới thiệu thuật tốn PSO 15 4.1.1 Tổng quan 15 4.1.2 Biểu thức thuật toán PSO 17 4.1.3 Giải thuật PSO 19 4.2 Thuật toán PSO cải tiến 21 4.2.1 PSO TVIW 21 4.2.2 PSO TVAC 23 4.2.3 SOH PSO TVAC 24 4.3 Phương pháp giải toán điều độ kinh tế với đường cong chi phí đa nhiên liệu 27 4.4 Phương pháp giải toán điều độ kinh tế với đường cong chi phí đa nhiên liệu có xét đến ảnh hưởng điểm van công suất 31 v Mục lục Chương 5: KẾT QUẢ TÍNH TỐN: ÁP DỤNG THUẬT TOÁN SOH PSO TVAC GIẢI BÀI TOÁN ĐIỀU ĐỘ KINH TẾ VỚI ĐƯỜNG CONG CHI PHÍ ĐA NHIÊN LIỆU 5.1 Hệ thống 10 nhà máy 38 5.1.1 Trường hợp 1: PD = 2400 MW 39 5.1.1.1 PSO TVIW 39 5.1.1.2 PSO TVAC 41 5.1.1.3 SOH PSO TVAC 44 5.1.2 Trường hợp 2: PD = 2500 MW 47 5.1.2.1 PSO TVIW 47 5.1.2.2 PSO TVAC 49 5.1.2.3 SOH PSO TVAC 52 5.1.3 Trường hợp 3: PD = 2600 MW 56 5.1.3.1 PSO TVIW 56 5.1.3.2 PSO TVAC 58 5.1.3.3 SOH PSO TVAC 61 5.1.4 Trường hợp 4: PD = 2700 MW 64 5.1.4.1 PSO TVIW 64 5.1.4.2 PSO TVAC 66 5.1.4.3 SOH PSO TVAC 69 5.2 Hệ thống lớn 77 5.3 Kết luận 79 Chương 6: KẾT QUẢ TÍNH TỐN: ÁP DỤNG THUẬT TOÁN SOH PSO TVAC GIẢI BÀI TOÁN ĐIỀU ĐỘ KINH TẾ VỚI ĐƯỜNG CONG CHI PHÍ ĐA NHIÊN LIỆU CĨ XÉT ĐẾN ẢNH HƯỞNG CỦA ĐIỂM VAN CÔNG SUẤT 6.1 Hệ thống 10 nhà máy 89 vi Mục lục 6.1.1 PSO TVIW 90 6.1.2 PSO TVAC 93 6.1.3 SOH PSO TVAC 95 6.2 Hệ thống lớn 98 6.3 Kết luân 99 Chương 7: TỔNG KẾT VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO 7.1 Tổng kết đề tài 109 7.2 Hướng nghiên cứu 110 Tài liệu tham khảo 112 Lý lịch trích ngang 117 vii Danh mục bảng luận văn DANH MỤC CÁC BẢNG TRONG LUẬN VĂN Bảng 5.1: Thông số 10 nhà máy: 38 Bảng 5.2: Kết sau 100 lần chạy chương trình phương pháp PSO TVIW 39 Bảng 5.3: Kết phân bố công suất áp dụng phương pháp PSO TVIW cho 10 nhà máy 39 Bảng 5.4: Kết sau 100 lần chạy chương trình phương pháp PSO TVAC 41 Bảng 5.5: Kết phân bố công suất áp dụng phương pháp PSO TVAC cho 10 nhà máy 42 Bảng 5.6: Kết sau 100 lần chạy chương trình phương pháp SOH PSO TVAC 44 Bảng 5.7: Kết phân bố công suất áp dụng phương pháp SOH PSO TVAC cho 10 nhà máy 44 Bảng 5.8: So sánh chi phí nhiên liệu thời gian xử lý trường hợp tổng nhu cầu phụ tải 2400 MW 46 Bảng 5.9: Kết sau 100 lần chạy chương trình phương pháp PSO TVIW 47 Bảng 5.10: Kết phân bố công suất áp dụng phương pháp PSO TVIW cho 10 nhà máy 47 Bảng 5.11: Kết sau 100 lần chạy chương trình phương pháp PSO TVAC 49 Bảng 5.12: Kết phân bố công suất áp dụng phương pháp PSO TVAC cho 10 nhà máy 50 viii Chương 6: Kết tính tốn Hình 6.13: Giá trị trung bình thuật tốn PSO (hệ thống 10 nhà máy) Hình 6.14: Giá trị trung bình thuật toán PSO (hệ thống 20 nhà máy) Trang 103 Chương 6: Kết tính tốn Hình 6.15: Giá trị trung bình thuật tốn PSO (hệ thống 40 nhà máy) Hình 6.16: Giá trị trung bình thuật toán PSO (hệ thống 80 nhà máy) Trang 104 Chương 6: Kết tính tốn Hình 6.17: Giá trị trung bình thuật tốn PSO (hệ thống 160 nhà máy) Hình 6.18: Độ lệch tiêu chuẫn thuật toán PSO (hệ thống 10 nhà máy) Trang 105 Chương 6: Kết tính tốn Hình 6.19: Độ lệch tiêu chuẫn thuật toán PSO (hệ thống 20 nhà máy) Hình 6.20: Độ lệch tiêu chuẫn thuật toán PSO (hệ thống 40 nhà máy) Trang 106 Chương 6: Kết tính tốn Hình 6.21: Độ lệch tiêu chuẫn thuật toán PSO (hệ thống 80 nhà máy) Hình 6.22: Độ lệch tiêu chuẫn thuật toán PSO (hệ thống 160 nhà máy) Trang 107 Chương 6: Kết tính tốn - Về mặt thời gian tính tốn phương pháp PSO đề xuất có thời gian tính tốn nhanh phương pháp CGA_MU [13], IGA_MU [13] Qua cho thấy hiệu phương pháp đề xuất Từ kết bên ta thấy phương pháp SOH PSO TVAC giải toán điều độ kinh tế với đường cong chi phí đa nhiên liệu có xét đến ảnh hưởng điểm van công suất cho kết tốt phương pháp CGA_MU [13], IGA_MU [13] phương pháp PSO TVAC, PSO TVIW Phương pháp có ưu điểm thời gian tính tốn nhanh áp dụng vào hệ thống lớn có độ hội tụ ổn định Trang 108 Chương 7: Tổng kết hướng phát triển đề tài CHƯƠNG TỔNG KẾT VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO 7.1 TỔNG KẾT ĐỀ TÀI Luận văn trình bày ba thuật tốn PSO cải tiến PSO TVIW, PSO TVAC, SOH PSO TVAC để giải tốn tối ưu hóa hệ thống điện Hai toán dùng để kiểm tra thuật toán toán điều độ kinh tế với đường cong chi phí đa nhiên liệu tốn điều độ kinh tế với đường cong chi phí đa nhiên liệu có xét đến ảnh hưởng điểm van cơng suất Các thuật tốn thành cơng việc tìm kiếm kết tối ưu thời gian tính tốn nhanh Với toán điều độ kinh tế với đường cong chi phí đa nhiên liệu, kết thuật toán PSO đề xuất so sánh với phương pháp HNUM [1], HNN [2], AHNN [4], ELANN [3], IEP [7], MPSO [9], RCGA [5], HRCGA [5], ETQ [8]…với tổng nhu cầu phụ tải thay đổi từ 2400 MW đến 2700 MW Các phương pháp đề xuất cho kết tốt thời gian tính tốn nhanh Ngồi luận văn này, tốn điều độ kinh tế nghiên cứu với mơ hình hàm chi phí nhiên liệu thực tế xác Đó mơ hình kết hợp tốn đa nhiên liệu ảnh hưởng điểm van công suất Hầu hết nghiên cứu trước bỏ qua ảnh hưởng điểm van cơng suất Do làm tính xác tốn Với toán điều độ kinh tế với đường cong chi phí đa nhiên liệu có xét đến ảnh hưởng điểm van cơng suất, thuật tốn PSO đề xuất so sánh với phương pháp IGA_MU [13], CGA_MU [13] Các phương pháp đề xuất cho kết tốt thời gian tính tốn nhanh Trang 109 Chương 7: Tổng kết hướng phát triển đề tài Trong ba phương pháp đề xuất, phương pháp SOH PSO TVAC cho kết tốt thời gian tính tốn nhanh, đặt biệt hệ thống lớn Phương pháp có ưu điểm khái niệm đơn giản, dễ dàng thực hiện, hội tụ tốt phương pháp trước Kết so sánh với phương pháp khác cho thấy khả thành công lớn áp dụng phương pháp cho toán tối ưu phức tạp hệ thống điện Tuy nhiên khơng có phương pháp tốn cụ thể nên người sử dụng phương pháp gặp khó khăn sau: - Thơng số cài đặt cho thuật toán như: số lượng cá thể quần thể, số lần lặp cực đại, hệ số kinh nghiệm cực đại cực tiểu, hệ số quan hệ xã hội cực đại cực tiểu Việc lựa chọn thông số chủ yếu dựa vào kinh nghiệm người lặp trình - Cách thiết lặp hàm mục tiêu với hệ số phạt thích hợp 7.2 HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO Từ kết tích cực đạt việc nghiên cứu áp dụng thuật toán SOH PSO TVAC cho toán điều độ kinh tế hệ thống điện, đề nghị hướng nghiên cứu sau: - Áp dụng thuật toán SOH PSO TVAC giải toán điều độ kinh tế với đường cong chi phí đa nhiên liệu có xét đến tổn thất truyền tải ảnh hưởng lượng khí thải mơi trường - Áp dụng thuật tốn SOH PSO TVAC giải toán điều độ kinh tế với đường cong chi phí đa nhiên liệu có xét đến ảnh hưởng điểm van công suất, tổn thất truyền tải ảnh hưởng lượng khí thải mơi trường - Áp dụng thuật tốn SOH PSO TVAC giải toán điều độ kinh tế đa vùng Trang 110 Chương 7: Tổng kết hướng phát triển đề tài - Áp dụng thuật toán SOH PSO TVAC cho toán tối ưu khác là: toán quy hoạch phát triển hệ thống điện, toán phân bố cơng suất tối ưu, tốn phân bố công suất tối ưu hệ thống thủy điện nhiệt điện,… Trang 111 Tài liệu tham khảo TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Lin, C E and Viviani, G L 1984 Hierarchical economic dispatch for piecewise quadratic cost functions IEEE Trans.Power Apparatus and Systems, PAS-103(6): 1170 -1175 [2] Park, J H.; Kim, Y S.; Eom, I K.; and Lee, K Y 1993 Economic load dispatch for piecewise quadratic cost function using Hopfield neural network IEEE Trans Power Systems, 8(3): 1030-1038 [3] Lee, S C and Kim, Y H 2002 An enhanced Lagrangian neural network for the ELD problems with piecewise quadratic cost functions and nonlinear constraints Electric Power Systems Research 60: 167–177 [4] Lee, K Y.; Sode-Yome, A.; and Park, J H 1998 Adaptive Hopfield neural networks for economic load dispatch IEEE Trans Power Systems 13(2): 519- 526 [5] Baskar, S.; Subbaraj P.; and Rao, M.V.C 2003 Hybrid real coded genetic algorithm solution to economic dispatch problem Computers and Electrical Engineering 29: 407-419 [6] Jayabarathi, T.; Jayaprakash, K.; Jeyakumar, D N.; and Raghunathan,T 2005 Evolutionary programming techniques for different kinds of economic dispatch problems Electric Power Systems Research 73: 169-176 [7] Park, Y M.; Wong, J R.; and Park, J B 1998 A new approach to economic load dispatch based on improved evolutionary programming Eng Intell Syst Elect Eng Commun 6(2): 103-110 [8] Lin, W.-M.; Cheng, F.-S.; and Tsay, M.-T 2001 Nonconvex economic dispatch by integrated artificial intelligence IEEE Trans Power Systems 16(2): 307-311 Trang 112 Tài liệu tham khảo [9] Park, J.-B.; Lee, K.-S.; and Lee, K W 2005 A particle swarm optimization for economic dispatch with nonsmooth cost function IEEE Trans Power Systems, 12(1): 34-42 [10] C.L Chiang and C.T Su, Adaptive-improved genetic algorithm for the economic dispatch of units with multiple fuel options, Cybernetics and Systems: Αn International Journal 36(7) (2005), pp 687-704 [11] Marco A Montes de Oca, Thomas Stutzle, Mauro Birattari, and Marco Dorigo A comparision of particle swarm optimization algorithms based on run-length distributions IRIDIA, Code, Universite Libre de Bruxelles, Brussels, Belgium [12] Asanga Ratnaweera, Saman K Halgamuge and Harry C Watson, Self-organizing hierarchical particle swarm optimizer with time-varying acceleration coefficients IEEE Transactions On Evolutionary Computation, Vol.8, No.3, June 2004 [13] Chao-Lung Chiang Improved genetic algorithm for power economic dispatch of units with valve point effects and multiple fuels IEEE Transactions on Power Systems, Vol.20, No.4, November 2005 [14] K.T.Chaturvedi, Manjaree Pandit and Laxmi Srivastava Self-organizing Hierarchical particle swarm optimization for nonconvex economic dispatch IEEE Transactions on Power Systems, Vol.23, No.3, August 2008 [15] J.-P Chiou, Variable scaling hybrid differential evolution for large-scale economic dispatch problems, Elect Power Syst Res 77 (3/4) (2007) 212–218 [16] L Dos, S Coelho, V.C Mariani, Combining of chaotic differential evolution and quadratic programming for economic dispatch optimization with valve-point effect, IEEE Trans Power Syst 21 (2) (2006) 989–996 [17] R.E Perez-Guerrero, R.J Cedenio-Maldonado, Economic power dispatch with non-smooth cost functions using differential evolution, in: Proceedings of the 37th Annual North American Power Symposium, October, 2005, pp 183–190 Trang 113 Tài liệu tham khảo [18] Park YM, Won JR Economic dispatch solution using improved multi-stage genetic algorithm Korea–UK Joint Symposium on Power System Control, Operation, Planning and Protection, Seoul; 1994 [19] Liang ZX, Glover JD A zoom feature for a dynamic programming solution to economic dispatch including transmission losses IEEE Trans Power Syst 1992;7 (2):544–50 [20] Shoults RR, Chakravarty RK, Lowther P Quasi-static economic dispatch using dynamic programming with an improved zoom feature Electr Pow Syst Res 1996;39 (3):215–22 [21] Kumarappan N and Mohan, M R 2003 Fuel restricted short term economic dispatch using evolutionary programming for utility system Electrical Power and Energy Systems 25: 821-827 [22] Park, J H.; Kim, Y S.; Eom, I K.; and Lee, K Y 1993 Economic load dispatch for piecewise quadratic cost function using Hopfield neural network IEEE Trans Power Systems, 8(3): 1030 -1038 [23] Lee, F N and Breipohl, A M 1993 Reserve constrained economic dispatch with prohibited operating zones IEEE Trans Power Systems 8(1): 246-254 [24] Kyung-Il Min, Su-Won Lee and Young-Hyun Moon, An Economic Dispatch Algorithm as Combinatorial Optimization Problems International Journal of Control, Automation and System, vol 6, no 4, pp 468-476, August 2008 [25] Jong-Bae Park, Yun-Won Jeong, Woo-Nam Lee, and Joong-Rin Shin An Improved Particle Swarm Optimization for Economic Dispatch Problems with NonSmooth Cost Functions 2006 IEEE [26] Nidul Sinha, R Chakrabarti, and P K Chattopadhyay Evolutionary Programming Techniques for Economic Load Dispatch IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Vol No.1, February 2003 Trang 114 Tài liệu tham khảo [27] Dr K Thanushkodi, S Muthu Vijaya Pandian, R.S.Dhivy Apragash, M Jothikumar, S.sriramnivas and K.Vindoh An Efficient Particle Swarm Optimization for Economic Dispatch Problems With Non-smooth cost functions WSEAS Transactions on Power Systems, Issue 4, Volume 3, April 2008, pp 257-266 [28] C H Chen, and S N Yeh Particle Swarm Optimization for Economic Power Dispatch with Valve-Point Effects 2006 IEEE PES Transmission and Distribution Conference and Exposition Latin America, Venezuela [29] R.Balamurugan and S.Subramanian Self-Adaptive Differential Evolution Based Power Economic Dispatch of Generators with Valve-Point Effects and Multiple Fuel Options International Journal of Computer Science and Engineering, February 23, 2007, p 10-17 [30] Tarek Bouktir, Rafik Labdani and Linda Slimani Economic power dispatch of power system with pollution control using multiobjective particle swarm optimization University of Sharjah Journal of Pure & Applied Sciences, Volume 4, No 2, June 2007 [31] D.C Walters, G B Sheblé Genetic Algorithm Solution of Economic Dispatch with Valve Point Loading IEEE Trans Power Systems, Vol 8, No 3, pp 13251332, August 1993 [32] K.Wong, Y.Wong Genetic and genetic/simulated-annealing approaches to economic dispatch IEEE Proceedings Gener, Trans and Distr, Vol 141, No 5, pp 507-513, Sep 1994 [33] H Yang, P Yang, C Huang Evolutionary Programming Based Economic Dispatch for Units with Non-Smooth Fuel Cost Functions IEEE Trans Power System, Vol 11, No 1, pp 112-118, February 1996 [34] C E Lin, G L Viviani Hierarchical Economic Dispatch for Piecewise Quadratic Cost Funtions IEEE Trans Power Apparatus and Systems, Vol PAS103, No 6, pp 1170-1175, June 1984 Trang 115 Tài liệu tham khảo [35] W Lin, F Cheng, M Tsay Nonconvex Economic Dispatch by Integrated Artificial Intelligence IEEE Trans On Power Systems, Vol 16, No 2, pp 307-311, May 2001 [36] J Park, S Yang, K Mun, H Lee, J Jung An Application of Evolutionary Computations to Economic Load Dispatch with Piecewise Quadratic Cost Funtions The 1998 IEEE International Conference on Evolutionary Computation, Vol 8, No 3, pp 289-294, 4-9 May 1998 [37] J Park, Y Kim, I Eom, K Lee Economic Load Dispatch for Piecewise Quadratic Cost Funtions using Hopfield Neural Network Trans on Power Systems, Vol 8, No 3, pp 1030-1038 Aug 1993 [38] Chowdhury BH, Rahman S A review of recent advances in economic dispatch IEEE Trans on Power systems, vol 5, no 4, pp 1248-1257, 1990 Trang 116 Lý lịch trích ngang LÝ LỊCH TRÍCH NGANG I Thơng tin cá nhân: Họ tên: Trương Phụng Hiệp Minh Phương Ngày, tháng, năm sinh: 15-03-1984 Nơi sinh: Phụng Hiệp – Hậu Giang Địa liên lạc: Ấp Bình Hịa Đơng, xã Bình Nhì, huyện Gị Cơng Tây, tỉnh Tiền Giang II Quá trình đào tạo: Từ 09/2002 đến 04/2007: Sinh viên ngành Kỹ Thuật Điện, khoa Điện-Điện tử, trường Đại Học Bách Khoa Thành Phố Hồ Chí Minh Từ 09/2008 đến nay: Học viên cao học ngành Thiết bị, mạng nhà máy điện trường Đại Học Bách Khoa Thành Phố Hồ Chí Minh II Q trình cơng tác: Từ 06/2007 đến nay: Cơng tác phịng Rơ le tự động, Cơng ty thí nghiệm điện miền nam Trang 117 ... ÁP DỤNG THUẬT TOÁN SOH PSO TVAC GIẢI BÀI TOÁN ĐIỀU ĐỘ KINH TẾ VỚI ĐƯỜNG CONG CHI PHÍ ĐA NHIÊN LIỆU 2- NHIỆM VỤ LUẬN VĂN: ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN SOH PSO TVAC GIẢI BÀI TOÁN ĐIỀU ĐỘ KINH TẾ VỚI ĐƯỜNG... thiệu thuật toán SOH PSO TVAC v: vận tốc khởi động cá thể 4.3 PHƯƠNG PHÁP GIẢI BÀI TOÁN ĐIỀU ĐỘ KINH TẾ VỚI ĐƯỜNG CONG CHI PHÍ ĐA NHIÊN LIỆU Hàm mục tiêu toán điều độ kinh tế với đường cong chi phí. .. Tổng quan toán điều độ kinh tế với đường cong chi phí đa nhiên liệu 05 2.2 Tổng quan phương pháp áp dụng để giải toán điều độ kinh tế với đường cong chi phí đa nhiên liệu 06