Áp dụng mạng noron ALHN cho bài toán điều độ thủy nhiệt

i ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA VÕ TRUNG KIÊN ÁP DỤNG MẠNG NORON ALHN CHO BÀI TOÁN ĐIỀU ĐỘ THỦY NHIỆT Chuyên ngành: Thiết bị, mạng nhà máy điện Mã số: 605250 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH, tháng 11 năm 2012 ii Cơng trình hồn thành tại: Trường Đại học Bách Khoa – ĐHQG TP.HCM Cán hướng dẫn khoa học : Cán chấm nhận xét : Cán chấm nhận xét : Luận văn thạc sĩ bảo vệ Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp.HCM ngày tháng năm 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) Xác nhận Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV Bộ môn quản lý chuyên ngành sau luận văn sửa chữa (nếu có) CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TRƯỞNG KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ iii ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA NAM Độc lập - Tự - Hạnh phúc NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: VÕ TRUNG KIÊN MSHV: 11180109 Ngày, tháng, năm sinh: 18/02/1988 Nơi sinh: Khánh Hòa Chuyên ngành: Thiết bị, mạng nhà máy điện Mã số: 60.52.50 I TÊN ĐỀ TÀI: ÁP DỤNG MẠNG NORON ALHN CHO BÀI TOÁN ĐIỀU ĐỘ THỦY NHIỆT II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: - Nghiên cứu phương pháp Augmented Lagrange Hopfield Model (ALHN) - Nghiên cứu toán điều độ thủy nhiệt - Áp dụng phương pháp ALHN giải toán điều độ thủy nhiệt III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : 02/07/2012 IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 30/11/2012 V CÁN BỘ HƯỚNG DẪN : TS VÕ NGỌC ĐIỀU Tp HCM, ngày tháng năm 20 CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO TRƯỞNG KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ iv Điều đầu tiên, xin chân thành cảm ơn TS Võ Ngọc Điều- chủ nhiệm môn Hệ thống điện- Giảng viên khoa Điện - Điện Tử - Trường Đại học Bách Khoa – ĐHQG TP Hồ Chí Minh, dành nhiều thời gian hướng dẫn tơi tận tình, chu đáo động viên tơi hồn thành luận văn Xin chân thành cám ơn đến tất Quý Thầy, Cô giảng dạy, trang bị cho tơi kiến thức bổ ích q báu suốt trình học tập trường Xin cảm ơn Gia đình ln bên cạnh tạo điều kiện thuận lợi cho học tập công tác Xin chân thành cảm ơn đồng nghiệp Văn phịng Đồn Thanh niên – Hội sinh viên trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG TP HCM ủng hộ, tạo điều kiện để học tập tốt suốt thời gian vừa qua Xin cảm ơn tất bạn bè động viên hỗ trợ cho nhiều q trình học tập, cơng tác suốt thời gian thực luận văn Xin cảm ơn Anh, Bạn học viên Cao học (khóa 2011-2012) ngành Thiết bị, mạng nhà máy điện trường Đại học Bách Khoa – ĐHQG TP HCM, người ln giành tình cảm sâu sắc nhất, ln bên cạnh, ln động viên, khuyến khích tơi vượt qua khó khăn suốt thực luận văn Tp Hồ Chí Minh, tháng 11 năm 2012 Người thực VÕ TRUNG KIÊN v TÓM TẮT LUẬN VĂN Luận văn đề xuất sử dụng mạng nơ-ron Lagrange Hopfield tăng cường (ALHN) để giải toán điều độ thủy nhiệt Phương pháp ALHN dựa mạng nơ-ron liên tục Hopfield cổ điển sử dụng hàm Lagrange tăng cường làm hàm lượng Bài toán xem xét toán điều độ kinh tế, lời giải tốn tổng chi phí phát cơng suất nhà máy nhiệt điện hệ thống thấp đảm bảo điều kiện như: cân công suất hệ thống, công suất hoạt động cho phép nhà máy điện điều kiện cao độ mực nước cho phép hồ chứa nhà máy thủy điện Phương pháp ALHN áp dụng tính tốn cho hệ thống mẫu kết đạt so sánh với phương pháp khác Kết so sánh cho thấy phương pháp ALHN đạt kết tốt so với phương pháp khác mặt tổng chi phí thời gian tính tốn Do đó, phương pháp ALHN phương pháp hiệu áp dụng cho tính tốn tốn điều độ thủy nhiệt thực tiễn THESIS SUMMARY This thesis proposes Augmented Lagrange Hopfield Network (ALHN) model for optimal scheduling of fixed head and variable head hydrothermal coordination ALHN is a combination of Hopfield neural network and Augmented Lagrange function Hydrothermal scheduling is essentially used to minimize the total generator fuel cost of thermal plants while satisfying the power balance, generator operating and water available constraints in a given period of time AHLN achieves better solution than Hopfield neural network and linearized coordination equations method on convergence and coputational times So, ALHN is simple and efficient for the fixed head and variable head hydrothermal scheduling problems vi LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan Luận văn cơng trình nghiên cứu riêng tơi Các kết nêu Luận văn chưa công bố cơng trình khác Các số liệu, ví dụ trích dẫn Luận văn đảm bảo tính xác, tin cậy trung thực Tơi xin chân thành cảm ơn! NGƯỜI CAM ĐOAN Võ Trung Kiên vii MỤC LỤC Chương 1: GIỚI THIỆU CHUNG 1.1 Giới thiệu tổng quát 1.2 Mục tiêu đề tài 1.3 Tầm quan trọng đề tài 1.4 Phạm vi nghiên cứu 1.5 Nội dung luận văn Chương 2: TỔNG QUAN VỀ CÁC PHƯƠNG PHÁP GIẢI BÀI TOÁN ĐIỀU ĐỘ THỦY NHIỆT 1.1 Giới thiệu 1.2 Các phương pháp tối ưu hóa áp dụng giải toán điều độ thủy nhiệt 1.3 Tổng kết 16 Chương 3: GIỚI THIỆU PHƯƠNG PHÁP AUGMENTED LAGRANGE HOPFIELD NETWORK 3.1 Giới thiệu mạng Hopfield 17 3.2 Mạng Hopfield gì? 18 3.3 Phân loại mạng Hopfield 18 3.4 Kỹ thuật Lagrange Relaxation (LR) Augumented Lagrange Relaxation (ALR) 20 3.5 Phương pháp Augumented Lagrange Hopfield Network (ALHN) 23 3.6 Chứng minh phương pháp ALHN hội tụ 29 Chương 4: THÀNH LẬP BÀI TOÁN ĐIỀU ĐỘ THỦY NHIỆT 4.1 Đặc điểm nhà máy nhiệt điện 32 4.2 Đặc điểm nhà máy thủy điện 34 4.3 Sự cần thiết việc điều độ thủy nhiệt 39 viii 4.4 Điều độ công suất phát nhà máy nhiệt điện thủy điện 40 4.5 Các thuật ngữ 40 4.6 Bài toán điều độ thủy nhiệt 42 4.7 Tổng kết 44 Chương 5: ÁP DỤNG PHƯƠNG PHÁP ALHN GIẢI BÀI TOÁN ĐIỀU ĐỘ THỦY NHIỆT 5.1 Áp dụng phương pháp ALHN giải toán điều độ thủy nhiệt 45 5.2 Xây dựng thuật toán ALHN cho toán điều độ thủy nhiệt 48 Chương 6: KẾT QUẢ TÍNH TỐN 6.1 Giới thiệu 51 6.2 Bài toán 52 6.3 Kết luận 66 Chương 7: KẾT LUẬN CHUNG VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI 7.1 Những kết nghiên cứu đạt 67 7.2 Đánh giá kết tín tốn cụ thể 67 7.3 Hướng phát triển tiếp đề tài 68 TÀI LIỆU THAM KHẢO ix DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 2.1: Số lượng tài liệu nghiên cứu cơng bố năm liên quan đến tốn điều độ thủy nhiệt Hình 2.2: Số lượng báo công bố sử dụng pp tối ưu khác Hình 3.1: Mơ hình mạng Hopfield 17 Hình 3.2: Mơ hình mạnh Hopfield rời rạc với ngõ vào Ui ngõ Vi 18 Hình 3.3: Hàm sigmoid với có độ dốc khác 19 Hình 3.4: Biểu đồ tính tốn phương pháp ALHN 29 Hình 4.1: Hệ thống máy phát-turbine-lò 32 Hình 4.2:.Đặc tuyến vào – máy phát nhiệt điện 33 Hình 4.3 Các thành phần nhà máy thủy điện 34 Hình 4.4 Suất gia tăng nước so với sản lượng điện máy phát 35 Hình 4.5 Đặc tuyến vào-ra nhà máy thủy điện 36 Hình 4.6 Đặc tuyến vào-ra nhà máy thủy điện có mực nước hồ chứa thay đổi 37 Hình 5.1: Lưu đồ giải thuật cho phương pháp mạng neuron Lagrange – Hopfield tăng cường 50 Hình 6.1: Đồ thị mô tả hội tụ điều kiện cân cơng suất tốn 54 Hình 6.2: Đồ thị mô tả hội tụ điều kiện lượng nước cho phép sử dụng phát điện toán 54 Hình 6.3: Đồ thị mô tả hội tụ điều kiện cân cơng suất tốn 59 Hình 6.4: Đồ thị mô tả hội tụ điều kiện lượng nước cho phép sử dụng phát điện toán 59 Hình 6.5: Đồ thị mơ tả hội tụ điều kiện cân công suất.bài tốn 64 Hình 6.6: Đồ thị mơ tả hội tụ điều kiện lượng nước cho phép sử dụng phát điện toán 64 Hình 6.7: Đồ thị mơ tả hội tụ công suất phát nhà máy nhiệt điện thời điểm t=1 65 Hình 6.8: Đồ thị mơ tả đặc tính hội tụ giá trị tổng chi phí 65 x DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU Bảng 1: Kết tính tốn cho tốn 53 Bảng 6.2: So sánh tổng chi phí phương pháp giải tốn 55 Bảng 6.3: Phụ tải yêu cầu toán 57 Bảng 6.4: Kết tính tốn cho toán 57 Bảng 6.5: So sánh tổng chi phí phương pháp giải toán 60 Bảng 6.6: Phụ tải yêu cầu toán 62 Bảng 6.7: Kết tính tốn cho tốn 63 58 Phương pháp ALHN áp dụng với thông số Phụ tải suốt 24 cho bảng 6.3 Bảng 6.3: Phụ tải yêu cầu toán Thời gian Phụ tải P L (MW) Thời gian Phụ tải P L (MW) Thời gian Phụ tải P L (MW) 800 700 600 600 600 650 800 1000 10 11 12 13 14 15 16 1330 1350 1450 1500 1300 1350 1350 1370 17 18 19 20 21 22 23 24 1450 1570 1430 1350 1270 1150 1000 900 Kết tính tốn tốn cho bảng 6.4 Bảng 4: Kết tính tốn cho toán Thời Nhiệt điện Nhiệt điện Thủy điện Thủy điện Cao độ Cao độ gian 2 Thủy Điện Thủy Điện P 1k (MW) P 2k (MW) P 3k (MW) P 4k (MW) 147.4176 335.6799 282.1915 34.7110 299.9067 249.9110 131.9761 287.4253 263.0454 17.5532 299.8206 249.8646 116.5672 239.2725 243.9064 0.2539 299.7418 249.8603 116.5262 239.1443 244.1050 0.2245 299.6629 249.8561 59 116.4853 239.0167 244.3039 0.1941 299.5839 249.8519 124.1113 262.8477 254.1718 8.8692 299.5013 249.8268 147.0520 334.5374 283.3778 35.0329 299.4077 249.7371 177.5982 429.9944 322.2401 70.1673 299.2988 249.5577 227.9670 587.3968 386.2211 128.4152 299.1637 249.2224 10 230.7113 595.9729 390.1812 133.1346 299.0269 248.8747 11 245.6840 642.7625 409.6096 151.9439 298.8818 248.4750 12 252.9530 665.4781 419.3434 162.2255 298.7326 248.0471 13 221.9736 568.6675 380.6996 128.6593 298.6000 247.7136 14 229.3020 591.5686 390.4563 138.6731 298.4634 247.3530 15 228.9638 590.5118 390.5265 139.9980 298.3268 246.9894 16 231.6774 598.9919 394.4630 144.8678 298.1885 246.6130 17 243.5360 636.0499 410.0022 160.4120 298.0437 246.1940 18 261.4486 692.0268 433.2603 183.2644 297.8888 245.7110 19 239.6478 623.8995 406.1792 160.2736 297.7458 245.2941 20 227.0650 584.5781 390.7323 147.6247 297.6094 244.9131 21 214.5210 545.3781 375.2969 134.8041 297.4796 244.5679 22 195.9205 487.2517 352.1304 114.6974 297.3594 244.2772 23 172.8035 415.0111 323.1734 89.0120 297.2509 244.0541 24 157.3638 366.7620 303.9163 71.9578 297.1500 243.8750 60 Hình 6.3: Đồ thị mô tả hội tụ điều kiện cân cơng suất tốn Hình 6.4: Đồ thị mô tả hội tụ điều kiện lượng nước cho phép toán 61 Kết tính tốn tổng chi phí tiêu thụ trình bày bảng 6.5 Bảng 6.5: So sánh tổng chi phí phương pháp giải toán Phương pháp ALHN Phương pháp phương trình Phương pháp ($) tuyến tính [13]($) HL [14] ($) 62,839.1968 62,938.430 62,838.623 Nhận xét: Phương pháp ALHN cho kết tốt phương pháp phương trình tuyến tính: tổng chi phí giải từ phương pháp ALHN phương pháp giải phương trình tuyến tính 0.159% Thời gian tính tốn tốn nhanh: 0.750896 giây với 2501 vòng lặp Với khoảng thời gian này, xem kết có tức sau bắt đầu giải Nhìn hình 6.3 6.4, chúng tơi nhận thấy sai số cân công suất sai số lượng nước sử dụng phát điện có tính hội tụ dần đều, đến lần lặp thứ 2501 sai số tối đa điều kiện cần công suất thời điểm t 6.9521*10E-5 (MW), sai số tối đa điều kiện lượng nước sử dụng phát điện cho phép 5.2017*10E-5 (MCF), giá trị nhỏ Qua đó, nhận thấy kết nhận đáng tin cậy 6.2.3 Bài toán 3: Bài toán điều độ thủy nhiệt xem xét đến thay đổi cao độ mực nước hồ chứa nhà máy thủy điện (xét trường hợp có tổn thất hệ thống) Hệ thống bao gồm nhà máy nhiệt điện nhà máy thủy điện, cung cấp công suất 24h, nhà máy nhà máy nhiệt điện nhà máy nhà máy thủy điện 62 C  P 1  25  3.2P  0.00225  P 1 $/h 50MW  P  500MW C  P   30  3.4P  0.0008  P  $/h 150MW  P Gk  800MW   P   0.1980  0.306P  0.000216  P   d   0.90  0.0030d  0.00001d  MCF/h ft 0MW  P  500MW   P   0.9360  0.612P  0.000360  P   d   0.95  0.0025d  0.00002 d  2 MCF/h ft 0MW  P  250MW Diện tích bề mặt hồ chứa nước nhà máy thủy điện 1000 m2 400m2 với khối lượng nước sử dụng phát điện 2850 MCF 2450 MCF Cao độ mực nước bạn đầu hồ chứa 300 ft 250 ft Khối lượng nước chảy vào hồ chứa xem khoảng thời gian thực Phụ tải suốt 24 cho bảng 6.6 63 Bảng 6.6: Phụ tải yêu cầu toán Thời gian Phụ tải P L (MW) Thời gian Phụ tải P L (MW) Thời gian Phụ tải P L (MW) 800 700 600 600 600 650 800 1000 10 11 12 13 14 15 16 1330 1350 1450 1500 1300 1350 1350 1370 17 18 19 20 21 22 23 24 1450 1570 1430 1350 1270 1150 1000 900 Phương pháp ALHN áp dụng với thông số Ma trận hệ số tổn thất truyền tải cho sau: 1.40 0.15  B ij 0.15  0.15 0.10 0.15 0.15  0.60 0.10 0.13 4 *10 0.10 0.68 0.65   0.13 0.65 0.70  64 Bảng 6.7: Kết tính tốn cho tốn Thời gian Nhiệt điện Nhiệt điện Thủy điện Thủy điện P4(MW) Tổn thất hệ thống PLk(MW) Thủy điện Thủy điện d1(ft) d2(ft) P1(MW) P2(MW) P3(MW) 151.4450 364.5359 276.3627 29.9686 22.3121 299.9089 249.9229 135.0564 314.3981 255.7471 11.7688 16.9705 299.8256 249.8906 117.7139 261.4945 233.1906 0.0000 12.3991 299.7507 249.8869 117.6738 261.3769 233.3484 0.0000 12.3991 299.6758 249.8833 117.6337 261.2592 233.5063 0.0000 12.3992 299.6008 249.8796 126.7935 289.1617 246.1005 2.5332 14.5889 299.5212 249.8698 151.1671 363.7172 277.3892 30.0374 22.3109 299.4298 249.7925 184.0628 464.4061 319.5367 67.3642 35.3698 299.3220 249.6204 239.4642 633.6613 390.5413 130.5213 64.1881 299.1850 249.2792 10 242.6095 643.2689 394.8663 135.4938 66.2385 299.0462 248.9248 11 259.4652 694.6049 416.8274 156.1325 77.0299 298.8980 248.5132 12 267.7562 719.8066 427.8404 167.3651 82.7683 298.7451 248.0706 13 233.1704 614.5544 383.6613 129.7956 61.1816 298.6112 247.7339 14 241.4204 639.7324 394.5128 140.5764 66.2419 298.4729 247.3681 15 241.1376 638.8913 394.4348 141.7797 66.2434 298.3346 246.9996 16 244.2653 648.4455 398.7289 146.8915 68.3313 298.1945 246.6175 17 257.6676 689.2728 416.2403 163.8583 77.0391 298.0470 246.1888 18 278.0247 750.9916 442.9284 189.2588 91.2035 297.8878 245.6886 19 253.5309 676.7376 411.4859 163.0604 74.8148 297.7425 245.2639 20 239.5412 634.1401 393.8029 148.7728 66.2569 297.6048 244.8798 21 225.6697 591.8394 376.3167 134.4449 58.2707 297.4746 244.5356 22 205.2043 529.3378 350.4364 112.3598 47.3382 297.3551 244.2512 23 180.0073 452.2811 318.5465 84.5581 35.3930 297.2484 244.0397 24 163.3551 401.3188 297.5525 66.2360 28.4624 297.1500 243.8750 65 Hình 6.5: Đồ thị mơ tả hội tụ điều kiện cân công suất tốn Hình 6.6: Đồ thị mơ tả hội tụ điều kiện lượng nước cho phép sử dụng phát điện tốn 66 Hình 6.7: Đồ thị mô tả hội tụ công suất phát nhà máy nhiệt điện thời điểm t=1 Hình 6.8: Đồ thị mơ tả đặc tính hội tụ giá trị tổng chi phí 67 Nhận xét: - Kết cuối đạt sau 157 vòng lặp với thời gian tính tốn 0.33395 giây Với khoảng thời gian này, xem kết có tức sau bắt đầu giải, ưu điểm bật phương pháp ALHN - Tổng chi phí phát điện nhà máy nhiệt điện 67,952.42$ So với tốn khơng có tổn thất (Bài tốn 2) tổng chi phí tăng thêm 5113.2232 $ - Dựa vào hình 6.5 6.6, chúng tơi nhận thấy sai số cân công suất sai số lượng nước sử dụng phát điện có tính hội tụ 0, đến lần lặp thứ 157 sai số tối đa điều kiện cân công suất thời điểm t 3.079*10E-6 (MW), sai số tối đa điều kiện lượng nước sử dụng phát điện cho phép 1.6976*10E-6 (MCF) Các giá trị sai số vòng lặp thứ 157 nhỏ, xem - Xét giá trị công suất phát nhà máy nhiệt điện thời điểm t=1, sau vòng lặp thứ nhất, công suất nhà máy gần 180MW, sau 157 vòng lặp, giá trị hội tụ dần giá trị 151.445 MW (hình 6.7) - Dựa vào hình 6.8, chúng tơi nhận thấy tổng chi phí phát điện nhà máy nhiệt điện hội tụ dần từ vịng lặp thứ 40, giá trị gần khơng đổi 6.3 Qua đó, chúng tơi nhận thấy kết nhận đáng tin cậy KẾT LUẬN: Qua ví dụ tính tốn, chúng tơi nhận thấy ALHN phương pháp tối ưu nhanh, mạnh mang lại hiệu tính tốn cao Trong trường hợp so sánh, ALHN cho kết tốt Đồng thời, thời gian tính tốn mạnh vượt trội phương pháp Trong tất trường hợp thử nghiệm, thời gian tính tốn khơng q 0.8 giây kể tốn phức tạp Qua đó, chúng tơi nhận thấy phương pháp ALHN có tính hiệu thực tế cao, đề xuất sử dụng để giải tốn điều độ thủy nhiệt có có xét đến không xét đến cao độ mực nước hồ chứa thủy điện (fixed head and variable head hydrothermal) Phương pháp ALHN cịn có khả áp dụng để giải toán với số lượng nhiều nhà máy điều kiện kèm theo 68 CHƯƠNG 7: KẾT LUẬN CHUNG VÀ HƯỚNG PHÁP TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI 7.1 NHỮNG KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ĐÃ ĐẠT ĐƯỢC: Trong khuôn khổ luận văn tốt nghiệp đạt kết nghiên cứu sau:  Nắm bắt khái niệm kiểu kiến trúc dạng rời rạc liên tục mạng neuron Hopfield  Đi sâu tìm hiểu toán ngành hệ thống toán điều độ thủy nhiệt  Nắm bắt phương pháp cổ điển khuynh hướng nghiên cứu để giải toán điều độ thủy nhiệt  Đi sâu tìm hiểu phương pháp mạng neuron Lagrange – Hopfield tăng cường Kết tính tốn cụ thể cho phép tơi:  Kiểm nghiệm kiến thức lý thuyết thu nhận trình làm luận văn  Đánh giá, so sánh kết đạt với phương pháp khác  Nắm bắt rõ ưu khuyết điểm phương pháp mạng neuron Lagrange – Hopfield tăng cường 7.2 ĐÁNH GIÁ VỀ KẾT QUẢ TÍNH TỐN CỤ THỂ: Xuất phát từ yêu cầu điều kiện ràng buộc tốn điều độ thủy nhiệt, tơi nhận thấy điểm giải chưa giải là: Những điều giải được: 69  Xây dựng thuật toán mạng neuron ALHN giải toán điều độ thủy nhiệt: + Xử lý giá trị đầu vào mạng neuron cài đặt thông số cần thiết cho mạng + Xây dựng phép tốn phục vụ cho q trình lập vịng tính tốn mạng neuron +Tính tốn sai số xuất kết theo yêu cầu đề  So sánh, đánh giá điểm mạnh phương pháp mạng neuron ALHN kết tính tốn tối ưu thời gian tính tốn so với phương pháp cổ điển lẫn đại Những điều chưa giải được: Do giới hạn thời gian thực luận văn phức tạp đề tài, nên chưa áp dụng thuật toán tăng tốc triệt mạng neuron ALHN thông qua việc lựa chọn giá trị khởi động cho neuron hệ số nhân Tuy nhiên khuyết điểm không làm ảnh hưởng nhiều đến kết tính tốn chung phương pháp 7.3 HƯỚNG PHÁT TRIỂN TIẾP CỦA ĐỀ TÀI: Luận văn bước tơi q trình nghiên cứu áp dụng thuật toán đại vào toán hệ thống điện Tiếp tục hướng lĩnh vực này, điều kiện cho phép, tiếp tục đề tài theo hướng sau:  Mở rộng điều kiện ràng buộc toán giới hạn lượng nước lưu trữ nhà máy thủy điện, điều kiện tắt, mở máy nhà máy điện,…  Nghiên cứu áp dụng mạng neuron Lagrange – Hopfield tăng cường cho toán điều độ nhà máy thủy điện dịng sơng 70 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] A J Wood and B F Wollenberg, Power generation, operation and control, 2nd edn, New York: John Wiley & Sons, 1996 [2] I.A Farhat and M.E El-Hawary, “Optimization Methods Applied for Solving the Short-Term Hydrothermal Coordination Problem,” Electr Power Syst Res., vol 79, no 9, pp 1308-1320, 2009 [3] H Yan, P.B Luh, L Zhang, Scheduling of hydrothermal power systems using the augmented Lagrangian decomposition and coordination technique, in: American Control Conference, 1994, vol 2, 1994, pp 1558–1562 [4] O Nilsson, D Sjelvgren, Mixed-integer programming applied to shortterm planning of a hydro-thermal system, IEEE Transactions on Power Systems 11 (1996) 281–286 [5] J.-S Yang, N Chen, Short term hydrothermal coordination using multipass dynamic programming, IEEE Transactions on Power Systems (1989) 1050–1056 [6] M.R AlRashidi, M.E El-Hawary, A survey of particle swarm optimization applications in electric power systems, IEEE Transactions on Evolutionary Computation, in press [7] M Basu, Hopfield neural networks for optimal scheduling of fixed head hydrothermal power systems, Electric Power Systems Research 64 (2003) 11–15 [8] V.N Dieu,W Ongsakul, Enhancedmerit order and augmented Lagrange Hopfield network for hydrothermal scheduling, International Journal of Electrical Power & Energy Systems 30 (2008) 93–101 [9] J.A Momoh, X.W Ma, K Tomsovic, Overview and literature survey of fuzzy set theory in power systems, IEEE Transactions on Power Systems 10 (1995) 1676–1690 [10] K.P Wong, Y.W Wong, Combined genetic algorithm/simulated annealing/ fuzzy set approach, IEEE Transactions on Power Systems 11 (1996) 128–136 71 [11] K.A Clements, P.W Davis, K.D Frey, An interior point algorithm for weighted least absolute value power systemstate estimation, in: IEEEPES Winter Meeting, 1991 [12] J.A Momoh, M.E El-Hawary, R Adapa, A review of selected optimal power flow literature to 1993 II Newton, linear programming and interior point methods, IEEE Transactions on Power Systems 14 (1999) 105–111 [13] A Abdul Rashid and K Mohamed Nor, “An algorithm for optimal scheduling of variable head hydro and thermal plants,” IEEE Trans Power Systems, vol 8, no 3, pp 1242-1249, Aug 1993 [14] R Naresh, J Sharma, Two-phase neural network based solution technique for short term hydrothermal scheduling, Generation Transmission and Distribution, IEE Proceedings 146 (1999) 657–663 [15] Dieu VN, Ongsakul W Hopfield Lagrange for short-term hydrothermal scheduling In: Proceedings of 2005 IEEE St Petersburg, Russia: St Petersburg PowerTech; June 2005 72 LÝ LỊCH TRÍCH NGANG Họ tên học viên: VÕ TRUNG KIÊN MSHV: 11180109 Ngày, tháng, năm sinh: 18/02/1988 Nơi sinh: Khánh Hòa Chuyên ngành: Thiết bị, mạng nhà máy điện Mã số: 60.52.50 Địa liên lạc: 342/73/3 Lý Thường Kiệt, P.14, Q.10, Tp.HCM Email: trungkien.dee@gmail.com Quá trình đào tạo: - 9/2006 – 4/2011: sinh viên ngành kỹ thuật điện, khoa Điện – Điện tử, trường Đại học Bách Khoa – ĐHQG TP.HCM - 9/2011- nay: học viên sau đại học ngành Thiết bị, mạng nhà máy điện, khoa Điện – Điện tử, trường Đại Học Bách Khoa – ĐHQG TP.HCM Q trình cơng tác: - 3/2011 – nay: cơng tác văn phịng Đồn trường Đại học Bách Khoa – ĐHQG TP.HCM Chức vụ: cán văn phòng ... TÀI: ÁP DỤNG MẠNG NORON ALHN CHO BÀI TOÁN ĐIỀU ĐỘ THỦY NHIỆT II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: - Nghiên cứu phương pháp Augmented Lagrange Hopfield Model (ALHN) - Nghiên cứu toán điều độ thủy nhiệt - Áp dụng. .. TỐI ƯU HÓA ÁP DỤNG GIẢI BÀI TOÁN ĐIỀU ĐỘ THỦY NHIỆT: Một loạt kỹ thuật tối ưu hóa áp dụng để giải toán điều độ thủy nhiệt Các phương pháp tối ưu hóa áp dụng thuật toán toán học phương pháp lập trình... điều độ thủy nhiệt 42 4.7 Tổng kết 44 Chương 5: ÁP DỤNG PHƯƠNG PHÁP ALHN GIẢI BÀI TOÁN ĐIỀU ĐỘ THỦY NHIỆT 5.1 Áp dụng phương pháp ALHN giải toán điều độ thủy nhiệt 45 5.2