Tối ưu vị trí đặt turbine gió bằng phương pháp lightning search algorithm LSA

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA LÊ ĐÌNH VĂN TỐI ƯU VỊ TRÍ ĐẶT TURBINE GIÓ BẰNG PHƯƠNG PHÁP LIGHTNING SEARCH ALGORITHM - LSA Chuyên ngành : Kỹ Thuật Điện Mã số : 60520202 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP.HỒ CHÍ MINH, tháng 12 năm 2017 Cơng trình hồn thành tại: Trường Đại học Bách Khoa – ĐHQG-HCM Cán hướng dẫn khoa học: PGS.TS VÕ NGỌC ĐIỀU …………………… (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Cán chấm nhận xét 1: PGS.TS HỒ VĂN NHẬT CHƯƠNG …………… (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Cán chấm nhận xét 2: PGS.TS NGÔ CAO CƯỜNG …………………… (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Luận văn thạc sĩ bảo vệ Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG TP HCM Ngày 06 tháng 01 năm 2018 Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị Hội đồng chấm bảo vệ luận văn thạc sĩ) TS TRẦN HỒNG LĨNH TS PHẠM ĐÌNH ANH KHÔI PGS.TS HỒ VĂN NHẬT CHƯƠNG PGS.TS NGÔ CAO CƯỜNG PGS.TS VŨ PHAN TÚ Xác nhận Chủ tịch hội đồng đánh giá LV Trưởng Khoa quản lý chuyên ngành sau luận văn chỉnh sửa (nếu có) CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TRƯỞNG KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự - Hạnh phúc NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: Ngày, tháng, năm sinh: Chuyên ngành: LÊ ĐÌNH VĂN MSHV: 1570396 Nơi sinh: Lâm Đồng 06/04/1991 Kỹ Thuật Điện Mã số : 60520202 I TÊN ĐỀ TÀI: TỐI ƯU VỊ TRÍ ĐẶT TURBINE GIÓ BẰNG PHƯƠNG PHÁP LIGHTNING SEARCH ALGORITHM - LSA II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: - Nhiệm vụ : Nghiên cứu thuật toán Lightning Search Algorithm ứng dụng cho tốn tối ưu vị trí đặt turbine gió - Nội dung : Chương : Tổng quan Chương : Tổng quan hệ thống điện gió Chương : Bài tốn tối ưu vị trí turbine gió Chương : Thuật toán Lightning Search Algorithm Chương : Kết luận hướng phát triển đề tài III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : 06/02/2017 IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 10/12/2017 V CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: PGS.TS VÕ NGỌC ĐIỀU Tp HCM, ngày 05 tháng 09 năm 2017 CÁN BỘ HƯỚNG DẪN (Họ tên chữ ký) CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO (Họ tên chữ ký) TRƯỞNG KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ (Họ tên chữ ký) LỜI CÁM ƠN Luận văn thạc sĩ kỹ thuật chuyên ngành Kỹ Thuật Điện với đề tài “Tối ưu vị trí đặt turbine gió phương pháp Lightning Search Algorithm – LSA” kết trình tìm hiểu, nghiên cứu thân với giúp đỡ, hỗ trợ tận tình Thầy, Cơ Trường Đại học Bách Khoa TP.Hồ Chí Minh Qua trang viết này, xin gửi lời cám ơn đến tất Thầy, Cô bạn bè đồng nghiệp Tơi xin tỏ lịng kính trọng biết ơn sâu sắc thầy PGS TS Võ Ngọc Điều tận tình hướng dẫn cung cấp tài liệu nghiên cứu khoa học cần thiết để hoàn thành luận văn thạc sĩ Một lần nữa, xin trân trọng cám ơn Thầy! Luận văn thạc sĩ đề tài nghiên cứu riêng, thời gian hạn hẹp nên tránh khỏi thiếu sót Tác giả mong nhận nhận xét góp ý chân tình để đề tài phát triển thêm ứng dụng thực tiễn Trân trọng xin chân thành cám ơn! Học viên LÊ ĐÌNH VĂN TĨM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ MASTER’S THESIS SUMMARY Luận văn thạc sĩ kỹ thuật chuyên ngành Kỹ Thuật Điện với đề tài “Tối ưu vị trí đặt turbine gió phương pháp Lightning Search Algorithm – LSA” nghiên cứu thuật toán tối ưu vị trí đặt turbine điện gió cho thu lượng lớn nhất, hay nói cách khác thu lượng gió lớn Bên cạnh đó, turbine gió cịn phải chịu ảnh hưởng hiệu ứng dịng chảy rối (wake effect) turbine phía trước gây turbine đứng liền kề phía sau Phương pháp tối ưu Lightning Search Algorithm – LSA giúp tìm vị trí turbine thu nhiều gió cách nhanh chóng Luận văn thạc sĩ có mục đích dùng thuật tốn Lightning Search Algorithm – LSA để tìm vị trí tối ưu để đặt turbine trường hợp off-shore Học viên LÊ ĐÌNH VĂN LỜI CAM ĐOAN Luận văn thạc sĩ kỹ thuật chuyên ngành Kỹ Thuật Điện với đề tài “Tối ưu vị trí đặt turbine gió phương pháp Lightning Search Algorithm – LSA” luận văn cá nhân thực Tôi xin cam đoan nội dung luận văn thực hiện, không chép từ nguồn Nếu phát nội dung luận văn có yếu tố chép, tơi xin chịu hình thức kỷ luật trường Đại học Bách Khoa TP Hồ Chí Minh đưa Trân trọng xin chân thành cám ơn! Học viên LÊ ĐÌNH VĂN MỤC LỤC CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN Trang 1.1 Khái quát Trang 1.2 Mục tiêu nghiên cứu Trang 1.3 Phạm vi nghiên cứu Trang 1.4 Đối tượng nghiên cứu Trang CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG ĐIỆN GIÓ Trang 2.1 Năng lượng gió Trang 2.2 Các dạng turbine gió Trang 2.3 Ảnh hưởng chiều cao tháp turbine gió Trang 2.4 Hiệu suất cực đại rotor Trang CHƯƠNG 3: BÀI TOÁN TỐI ƯU VỊ TRÍ TURBINE GIĨ .Trang 3.1 Tổng quan Trang 3.2 Mơ hình hiệu ứng Wake Trang 3.3 Bố trí trang trại máy phát gió Trang 13 3.4 Bài toán cho phương pháp tối ưu vị trí turbine gió .Trang 16 CHƯƠNG 4: THUẬT TOÁN LIGHTNING SEARCH ALGORITHM Trang 18 4.1 Thuật toán tia sét (lightning search algorithm .Trang 18 4.2 Ứng dụng giải tốn tối ưu vị trí đặt turbine gió .Trang 24 4.3 Mơ hình thuật tốn cho toán tối ưu phương pháp Lightning Search Algorithm Trang 24 4.4 Kết toán .Trang 26 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI Trang 31 LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: PGS.TS VÕ NGỌC ĐIỀU CHƯƠNG TỔNG QUAN 1.1 Khái qt Năng lượng đóng vai trị vơ quan trọng sống, từ ngày xưa, người biết sử dụng khai thác dạng lượng nước, lửa, gió… để phục vụ đời sống Như dùng sức nước để làm cối xay nước, dùng lượng gió để đưa thuyền khơi đánh bắt thủy hải sản dùng lửa để sưởi ấm Trong sống đại ngày nay, lượng ngày đóng vai trị thiết yếu cho tồn phát triển quốc gia, đặc biệt đóng góp dạng lượng hóa thạch dầu mỏ, than đá, khí tự nhiên Tuy nhiên, nguồn nhiên liệu hóa thạch lớp vỏ trái đất ngày cạn kiệt khai thác mức, đồng thời lượng khí thải từ nhiên liệu hóa thạch vào môi sinh tác động không nhỏ đến hệ sinh thái môi trường, gây nhiều chiều hướng tiêu cực biến đổi khí hậu, hiệu ứng nhà kính, trái đất nóng dần lên… Trong nhiều năm gần đây, việc sử dụng lượng tái tạo ln xem xét trọng nghiên cứu, nguồn lượng dự đoán tương lai thay hoàn toàn lượng từ nhiên liệu hóa thạch Năng lượng tái tạo nguồn lượng “xanh”, “sạch” không gây tác hại đến môi trường Tuy nhiên, lượng tái tạo chưa tạo cho bước đột phá nguồn lượng thu lại thường nhỏ, chi phí cơng nghệ cao Từ đó, việc nghiên cứu để tăng suất chi phí lắp đặt, chi phí cơng nghệ thấp toán lớn mà nhà khoa học từ nước giới nghiên cứu xây dựng Có thể đơn cử dị tìm điểm cơng suất cực đại lắp đặt hệ thống pin mặt trời, vị trí đặt turbine gió, … HVTH: LÊ ĐÌNH VĂN - 1570396 Trang LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: PGS.TS VÕ NGỌC ĐIỀU 1.2 Mục tiêu nghiên cứu Với trợ giúp từ máy tính điện tử việc tính tốn tối ưu ngày trở thành công cụ vô mạnh mẽ, bên cạnh đó, thuật tốn tính tốn tối ưu phát triển theo Các thuật toán này, thường dựa mô hoạt động tự nhiên cách giải vấn đề theo tự nhiên Đơn cử thuật toán đàn kiến (ACO) dựa lượng pheromone mà kiến để lại đường để tìm đường ngắn nhất, thuật toán GA dựa cấu trúc gene di truyền,… Trong toán này, sâu vào nghiên cứu tối ưu vị trí đặt turbine gió trang trại máy phát gió đặt biển (off shore) Để tính tốn tối ưu vị trí cho trang trại gió nghiên cứu dựa thuật toán LSA (Lightning Search Algorithm) Thuật toán theo hình thành sét giơng q trình phóng tiên đạo xuống bề mặt trái đất 1.3 Phạm vi nghiên cứu Nghiên cứu khảo sát trang trại máy phát gió đặt biển (offshore), dựa điều kiện hướng gió, tốc độ gió, ảnh hưởng lưu khối khơng khí phía sau máy phát gió (hiệu ứng Wake), độ nhám bề mặt… từ xác định vị trí tối ưu lắp đặt turbine gió để thu cơng suất nhiều Việc khảo sát trang trại máy phát gió áp dụng thuật tốn LSA (Lightning Search Algorithm) để tìm kiếm vị trí tối ưu turbine 1.4 Đối tượng nghiên cứu Áp dụng thuật tốn tính tốn tối ưu LSA (Lightning Search Algorithm) để tìm vị trí đặt turbine máy phát gió Các yếu tố gây ảnh hưởng đến vị trí đặt turbine điều kiện ràng buộc để tính tốn tối ưu Các tính tốn dựa máy tính điện tử với phần mềm hỗ trợ tính tốn MATLAB HVTH: LÊ ĐÌNH VĂN - 1570396 Trang LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: PGS.TS VÕ NGỌC ĐIỀU CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG ĐIỆN GIĨ 2.1 Năng lượng gió Năng lượng gió động khơng khí di chuyển bầu khí trái đất Năng lượng gió hình thức gián tiếp lượng mặt trời Bức xạ mặt trời chiếu xuống bề mặt trái đất không đồng làm cho bầu khí quyển, nước khơng khí nóng khơng Một nửa bề mặt trái đất, mặt ban đêm, bị che khuất không nhận bước xạ mặt trời Thêm vào đó, xạ mặt trời vùng xích đạo nhiều cực, có khác nhiệt độ dẫn đến khác áp suất xích đạo cực ban ngày ban đêm, từ hình thành khối khí di động tạo thành gió Bên cạnh đó, trái đất quay góp phần làm xốy khơng khí Động cơng suất gió xác định: 𝑚 = 𝜌𝑉 = 𝜌𝐴𝑣𝑡 = 𝜌𝜋𝑟 𝑣𝑡 𝜋 2 Động năng: 𝐸𝑘í𝑛 = 𝑚 𝑣 = 𝜌𝑟 𝑡𝑣 Cơng suất: 𝑃= 𝐸𝑘í𝑛 𝑡 𝜋 = 𝜌𝑟 𝑣 (2.1) (2.2) (2.3) Trong đó: 𝑚: Là khối lượng khơng khí qua mặt phẳng hình trịn vng góc với chiều gió (kg) 𝜌: Là tỷ trọng khơng khí (kg/m3) 𝑉: Là thể tích khối khơng khí (m3) 𝐴: Diện tích hình trịn (m2) HVTH: LÊ ĐÌNH VĂN - 1570396 Trang LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: PGS.TS VÕ NGỌC ĐIỀU Các giá trị khởi tạo ban đầu bao gồm: - Khởi tạo số vòng lặp T - Số lượng turbine N - Tốc độ gió ban đầu v0 (m/s) - Kích thước ranh đất L (m) - Độ nhám môi trường xung quanh z0 - Chiều cao turbine h (m) - Bán kính mặt phẳng quét cánh quạt turbine r0 (m) - Hệ số CT - Góc 𝛼 (thể bán kính ảnh hưởng hiệu ứng Wake turbine phía trước turbine sau) - Số kênh (channel) - Số kênh lớn (max channel) - Kích thước dân số (population size) - Dim (Dimension) - Khởi tạo ngẫu nhiên vị trí turbine theo điều kiện ràng buộc (wind_farm) - Khởi tạo hướng phóng tiên đạo (direction) Bước 2: Tính tốn giá trị lượng gió ban đầu với vị trí turbine ngẫu nhiên Bước 3: Đánh giá lượng qua vị trí Gán hàm lượng ban đầu E giá trị lượng ngẫu nhiên Tăng số kênh đơn vị, kiểm tra số kênh hay vượt số kênh lớn  Nếu đúng, loại bỏ kênh “xấu” giữ lại kênh “đạt” Đặt lại số kênh HVTH: LÊ ĐÌNH VĂN - 1570396 Trang 25 LUẬN VĂN THẠC SĨ  GVHD: PGS.TS VÕ NGỌC ĐIỀU Nếu chưa, cập nhật hàm lượng cách thay giá trị “xấu” giá trị “đạt” Các giá trị giúp hội tụ tọa độ có cơng suất tối ưu Bước 4: Cập nhật hướng phóng, loại bỏ tiên đạo bước “xấu” Bước 5: Cập nhật tiên đạo bước, bước kiểm tra có tượng rẽ nhánh khơng, có loại bỏ kênh có lượng thấp, giữ lại kênh có lượng cao Bước 6: Kiểm tra số vòng lặp Nếu chưa thỏa mãn, cập nhật lại số kênh tính tốn ban đầu Kết thu vị trí turbine có lượng thu lớn (tương ứng với số vòng lặp) Bước 7: Kết thúc 4.4 Kết tốn Với số turbine gió: N=26; Mosetti et al Số lượng turbine N Tổng công suất (kW) HVTH: LÊ ĐÌNH VĂN - 1570396 GA LSA 26 26 12352 13461 Trang 26 LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: PGS.TS VÕ NGỌC ĐIỀU Phân bố turbine: Mosetti et al LSA HVTH: LÊ ĐÌNH VĂN - 1570396 Trang 27 Tọa độ turbine LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: PGS.TS VÕ NGỌC ĐIỀU X 270 1867 99 1028 278 1292 731 32 1251 190 408 1923 351 1869 1605 525 1980 973 1527 1707 1809 1499 107 860 1770 37 Y 251 989 1635 1740 1482 320 1042 1477 1771 1757 88 43 1138 748 784 714 329 1341 147 960 107 1211 1114 1546 380 227 Với số turbine gió: N=30; Grady et al Số lượng turbine N Tổng công suất (kW) HVTH: LÊ ĐÌNH VĂN - 1570396 Bài báo cơng bố LSA 30 30 14310 15548 Trang 28 LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: PGS.TS VÕ NGỌC ĐIỀU Phân bố turbine: Grady et al LSA HVTH: LÊ ĐÌNH VĂN - 1570396 Trang 29 Tọa độ turbine LUẬN VĂN THẠC SĨ HVTH: LÊ ĐÌNH VĂN - 1570396 GVHD: PGS.TS VÕ NGỌC ĐIỀU X 1642 276 1965 1832 685 665 171 1361 1383 1730 1267 843 237 1062 1218 950 1888 370 1323 1921 1513 918 734 1033 991 1817 1072 118 1539 36 Y 1924 119 1981 1996 1280 1454 1609 1205 1759 1217 171 664 830 247 1308 419 302 930 1767 1351 1105 1382 532 1587 1247 1029 1976 1708 853 Trang 30 LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: PGS.TS VÕ NGỌC ĐIỀU CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI Mỗi thuật tốn có ưu nhược điểm riêng, có thuật tốn hội tụ nhanh hơn, số thuật tốn khác hội tụ chậm Thuật toán Lightning Search Algorithm cho kết hội tụ tốt, thích hợp với tốn có nhiều điều kiện Thuật toán xét phương diện lý tưởng mặt địa hình, hướng gió trực tiếp Tuy nhiên, thực tế, địa hình khơng lý tưởng turbine có độ cao khác nên khả đón gió khác bị ảnh hưởng hiệu ứng Wake khác Bên cạnh đó, hướng gió khơng thổi trực tiếp mà thổi theo góc nghiêng khác nhau, tốc độ gió không ổn định suốt thời gian turbine gió vận hành HVTH: LÊ ĐÌNH VĂN - 1570396 Trang 31 LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: PGS.TS VÕ NGỌC ĐIỀU PHỤ LỤC CODE MATLAB Hàm %HAM CHINH % %tic; z0=0.3; % Roughness v=12; %m/s Wind velocity in free flow h=60; %m Hub height D=40; %m Rotor Diameter Lfield=2000; %m Length of windfarm Wfield=2000; %m Width of windfarm CT=0.88; % -alpha=1/(2*log(h/z0)); % Dimensionless constant x=Lfield/10; %m Distance of upstream turbine and downstream turbine in column y=Wfield/10; %m Distance of two turbine in row a=0.5*(1-sqrt(1-CT)); % Axial inductor factor rd=(D/2)*sqrt((1-a)/(1-2*a)); % Downstream rotor radius % -% khoi tao gia tri vi tri ban dau global wind_farm global N N=26; position=round(2000*rand(N,2)); X=position(:,1); Y=position(:,2); wind_farm=position; % -% So vong lap T=500; % -% Population size population_size=50; % -% Number of dimension dim=N; % -[X_max,X_min,Y_max,Y_min]=location(); X_max=X_max*ones(1,N); X_min=X_min*ones(1,N); Y_min=Y_min*ones(1,N); Y_max=Y_max*ones(1,N); % -% Random create 1st population ch_time = 0; % reset max_ch_time = 10; %fit_old = 10^10*(ones(1,N)); direct = sign(unifrnd(-1,1,1,N)); for t = 1:T % Evaluate performance HVTH: LÊ ĐÌNH VĂN - 1570396 Trang 32 LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: PGS.TS VÕ NGỌC ĐIỀU DpointX= X; DpointY= Y; fit = check_wake_effect(X,Y); Ec = fit; % update channel ch_time = ch_time+1; if ch_time >= max_ch_time [Ms ds]=sort(Ec,'ascend'); DpointX(ds(N),:) = DpointX(ds(1),:); % Eliminate the worst channel %DpointY(ds(N),:) = DpointY(ds(1),:) % Eliminate the worst channel Ec(ds(N)) = Ec(ds(1)); % Update ch_time = 0; % reset end % Rangking the fitness value [Ms ds]=sort(Ec,'ascend'); best = Ec(ds(1)); worst = Ec(ds(N)); Energy = 2.05 - 2*exp(-5*(T-t)/T);% Update energy % update direction for d = 1:dim %Dpoint_test = DpointX(ds(1),:); Dpoint_test = DpointX; Dpoint_test(d) = Dpoint_test(d)+direct(d)*0.005*(X_max(d)X_min(d)); fv_test = check_wake_effect(X,Y); if fv_test < best direct(d) = direct(d); else direct(d) = -1*direct(d); end end % update position for i = 1:N dist=DpointX(i,:)-DpointX; for d = 1:N if DpointX(i,:)==DpointX(ds(1),:) Dpoint_temp(d) = DpointX(d)+direct(d)*abs(normrnd(0,Energy)); else if distX_max(d))||(Dpoint_temp(d) position(i+1,1)) % Checking for wake by radius % Turbine in wake chk = chk + 1; counter = counter + 1; location(counter) = i; else % Turbine outside of wake chk = chk + 0; end end if chk == ff = u0; else % Call calculate velocity velocity = cal_vel(location,counter); ff = velocity; power=(0.3)*ff.^3; Totalpower=sum(power); end if chk1 == fit = else fit = power; end Totalpower Call velocity function %HAM TINH TOAN VAN TOC GIO function vpoint = cal_vel(location,counter) global wind_farm; global N v=12; %N=26; vpoint=v*ones(1,N); count = counter; HVTH: LÊ ĐÌNH VĂN - 1570396 Trang 35 LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: PGS.TS VÕ NGỌC ĐIỀU alpha = 0.09437; a = 0.326795; rotor_radius = 27.881; velr1 = 0; k=1; for k=1:1:counter y1 = location(1,k); y2 = y1+1; ydistance = abs(wind_farm(y1,2) - wind_farm(y2,2)); radius = rotor_radius + (alpha * ydistance); denominator = ((alpha * ydistance / rotor_radius) + 1) ^ 2; velr = (1 - (2 * a / denominator)); velr1 = velr1 + ((1 - velr)^2); vel(k)=v*(1-velr1); vpoint(1,y2)=vel(k); end vpoint; HVTH: LÊ ĐÌNH VĂN - 1570396 Trang 36 LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: PGS.TS VÕ NGỌC ĐIỀU TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Hồ Phạm Huy Ánh, Nguyễn Hữu Phúc, Phạm Đình Trực, Nguyễn Quang Nam, Trần Công Binh, Phạm Quang Ấn Kỹ thuật hệ thống lượng tái tạo TP.HCM: NXB ĐH Quốc Gia TP.HCM, 2013 [2] Hussain Shareef, Ahmad Asrul Ibrahim, Ammar Hussein Mutlag “Lightning search algorithm”, Applied Soft Computing, Vol.36, pp 315-333, Nov 2015 [3] G Mosetti, C Poloni, B.Diviacco “Optimization of turbine positioning in large windfarms by means og a genetic algorithm”, Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics, Vol.51, pp 105-116, 1994 [4] Alireza Emami, Pirooz Noghreh “New approach on optimization in placement of wind turbines within wind farm by genetic algorithms”, Renewable Energy, Vol.35, pp 1559-1564, 2010 [5] S.A Grady, M.Y Hussaini, M.M Abdullah “Placement of wind turbines using genetic algorithms”, Renewable Energy, Vol.30, pp 259-270, 2005 [6] Michele Samorani “The wind farm layout optimization problem”, in Handbook of Wind power systems Panos M Pardalos, Steffen Rebennack, Mario V.F Pereira, Niko A Iliadis, Vijay Pappu, Ed Berlin: Springer, 2013, pp 21-38 [7] M.D.N Perera and D.U.J Sonnadara “Fractal nature of simulated lightning channels”, Sri Lankan Journal of Physics, Vol.13(2), pp 9-25, 2012 [8] Ju Feng, Wen Zhong Shen “Modelling wind for wind farm layout optimization using joint distribution of wind speed and wind direction”, Energies, Vol.8, pp 3075-3092, 2015 [9] Wing Yin Kwong, Peter Y Zhang, David Romero, Joaquin Moran, Michele Morgenroth, Christina Amon “Wind farm layout optimization considering energy generation and noise propagation”, in Proceedings of the ASME 2012 International HVTH: LÊ ĐÌNH VĂN - 1570396 Trang 37 LUẬN VĂN THẠC SĨ GVHD: PGS.TS VÕ NGỌC ĐIỀU design engineering technical conferences & computers and information in engineering conference IDETC/CIE 2012, Chicago, 2012, pp 1-10 [10] Aleš Berkopec “Fast particles as iniators of stepped leader in CG and IC lightnings”, Journal of electrostatics, Vol 70, pp 462-467, 2012 [11] Andrew Kusiak, Zhe Song “Design of wind farm layout for maximum wind energy capture”, Renewable, Vol 35, pp 685-694, 2010 [12] Tales G Couto, Bruno Farias, Alberto Carlos G.C Diniz, Marcus Vinicius G de Morais “Optimization of wind farm layout using genetic algorithm”, in 10th World Congress on Structural and Multidisciplinary Optimization, Frorida, May 2013 HVTH: LÊ ĐÌNH VĂN - 1570396 Trang 38 PHẦN LÝ LỊCH TRÍCH NGANG Họ tên: LÊ ĐÌNH VĂN Ngày, tháng, năm sinh: 06/04/1991 Nơi sinh: Lâm Đồng Địa liên lạc: Số 40, đường 28/3, tổ 9, phường 1, Bảo Lộc, tỉnh Lâm Đồng QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO 2009 – 2014: Học Đại học chuyên ngành Kỹ Thuật Điện trường Đại học Tôn ĐứcThắng 2015 – nay: Học Cao học chuyên ngành Kỹ Thuật Điện trường Đại học Bách Khoa TP.HCM QUÁ TRÌNH CƠNG TÁC 2014 – 2015: Kỹ sư điện cơng ty TNHH Munhean Việt Nam 2015 – 2017: Kỹ sư thiết kế điện công ty Điện Lực Hiệp Phước ... tài ? ?Tối ưu vị trí đặt turbine gió phương pháp Lightning Search Algorithm – LSA? ?? nghiên cứu thuật toán tối ưu vị trí đặt turbine điện gió cho thu lượng lớn nhất, hay nói cách khác thu lượng gió. .. tốn giá trị tối ưu giải pháp vị trí s: f=f(s) Cập nhật giá trị tối ưu: If f