Hiện nay, có 3 hướng giải quyết cho bài toán điều độ tối ưu công suất phát khi có các nguồn NLTT tích hợp: Ba là, dựa vào dự báo thời tiết để xác định công suất các nguồn NLTT và chấp nhận sai số từ dự báo => Bài toán với công suất nguồn NLTT thay đổi vẫn chưa được giải quyết. Đường cong chi phí nhiên liệu của nhà máy/ tổ máy phát nhiệt điện:
ĐẠI HỌC QUỐC QIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ BỘ MÔN CUNG CẤP ĐIỆN LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐIỀU ĐỘ TỐI ƯU CƠNG SUẤT PHÁT KHI CĨ NGUỒN NĂNG LƯỢNG TÁI TẠO GVHD: PGS TS PHAN THỊ THANH BÌNH SVTH: LÊ PHƯƠNG THẢO – 1413607 TRẦN TẤN THIỆN – 1413752 THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH - 06/2018 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN - ĐẶT VẤN ĐỀ CHƯƠNG 2: XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH GIẢI THUẬT TỐI ƯU HĨA BẦY ĐÀN CHO BÀI TỐN ĐIỀU ĐỘ TỐI ƯU CƠNG SUẤT PHÁT CHƯƠNG 3: ĐIỀU ĐỘ TỐI ƯU CƠNG SUẤT NGUỒN PHÁT KHI CĨ NĂNG LƯỢNG TÁI TẠO CHƯƠNG 4: TUYẾN TÍNH HĨA HÀM MỤC TIÊU CHƯƠNG 5: CÁC CÁCH TIẾP CẬN VÀ VÍ DỤ ÁP DỤNG CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN-ĐẶT VẤN ĐỀ Hiện nay, có hướng giải cho tốn điều độ tối ưu cơng suất phát có nguồn NLTT tích hợp: Một là, xây dựng kịch cho mức xâm nhập NLTT cố định ngày Hai là, dựa vào dự báo để xác định mức công suất phát cố định cho nguồn NLTT Ba là, dựa vào dự báo thời tiết để xác định công suất nguồn NLTT chấp nhận sai số từ dự báo => Bài tốn với cơng suất nguồn NLTT thay đổi chưa giải CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN-ĐẶT VẤN ĐỀ Đường cong chi phí nhiên liệu nhà máy/ tổ máy phát nhiệt điện: 𝐹𝑖 = 𝑓(𝑃𝑖 ) = 𝑎𝑖 × 𝑃𝑖2 + 𝑏𝑖 × 𝑃𝑖 + 𝑐𝑖 ($/h) Mục tiêu tốn: Tổng chi phí sản xuất điện n nguồn phát: Với ràng buộc: 1/ Công suất phát Pi phải nằm giới hạn công suất phát: 2/ Cân công suất tải nguồn phát: n Pi Pi Pi max P PL Với: PL = Ptải - PNLTT i 1 i CHƯƠNG 2: XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH GIẢI THUẬT TỐI ƯU HÓA BẦY ĐÀN (PSO) CHO BÀI TỐN ĐIỀU ĐỘ TỐI ƯU CƠNG SUẤT PHÁT START Khởi tạo giá trị ban đầu (vị trí, vận tốc) cho cá thể Tính giá trị hàm mục tiêu ban đầu ứng với cá thể Gán giá trị ban đầu Pbest Gbest START PSO Cập nhật lại giá trị cá thể thông qua việc hiệu chỉnh vận tốc vị trí khơng gian tìm kiếm theo cơng thức: Vận tốc: V ( k 1) Vi k c1rand1 ( Pbesti k X i k ) c2 rand (Gbest k X i k ) Vị trí: X i ( k 1) X i k Vi ( k 1) Tăng số vịng lặp Tính lại giá trị hàm mục tiêu sau Lưu đồ giải thuật ứng dụng phương pháp PSO vào toán tối ưu công suất phát đơn giản k=k+1 Cập nhật giá trị cho Pbest Gbest Thỏa điều kiện thoát? (số vòng lặp tối đa) Yes STOP No 2.1 Khảo sát cách áp dụng hàm phạt vào hàm mục tiêu dùng phương pháp PSO • Cách áp dụng hàm phạt 1: Đưa ràng buộc CBCS hệ thống vào hàm phạt; Nếu X i Pi X i Pi ; X i Pi max X i Pi max Hàm mục tiêu có hàm phạt: T n F B P i 1 i load n Pi i 1 Với B hệ số phạt, lấy B = 105 2.1 Khảo sát cách áp dụng hàm phạt vào hàm mục tiêu dùng phương pháp PSO • Cách áp dụng hàm phạt 2: Đưa ràng buộc CBCS giới hạn công suất phát vào hàm phạt Hàm mục tiêu: T n F B P i 1 i load n n i 1 i 1 Pi B Ci Ma trận C đặc trưng cho mức độ lệch khỏi giới hạn công suất phát nguồn phát X i Pi Ci X i Pi X i Pi max Ci Pi max X i 2.1 Khảo sát cách áp dụng hàm phạt vào hàm mục tiêu dùng phương pháp PSO • Cách áp dụng hàm phạt 3: Ràng buộc giới hạn công suất phát chuyển vào hàm mục tiêu Đồng thời, ràng buộc CBCS máy phát cuối (nút swing - có cơng suất lớn nhất) đảm nhận n 1 X n Pload X i i 1 Hàm mục tiêu: n n i 1 i 1 T Fi B ( Ci ) 2.1 Khảo sát cách áp dụng hàm phạt vào hàm mục tiêu dùng phương pháp PSO Thông số mạng IEEE 30 nút Nút a b c Pmin Pmax Máy phát 0.00375 50 200 0.0175 1.75 20 80 0.0625 15 50 0.00834 3.25 10 35 11 0.025 10 30 13 0.025 12 40 Ảnh hưởng cách áp dụng hàm phạt lên chi phí sản xuất tối ưu (mạng IEEE 30 nút) Số lần lặp max Tải yêu cầu Chi phí tối ưu sử dụng hàm phạt cách 259 MW 701.534 ($/h) hội tụ lần lặp Cho kết chưa thỏa thứ 85 CBCS 100 Chi phí tối ưu sử dụng hàm phạt cách Chi phí tối ưu sử dụng hàm phạt cách Kết chưa tối ưu 375 MW Cho kết chưa thỏa ràng buộc Cho kết chưa thỏa CBCS 1106.6($/h) hội tụ lần lặp thứ 45 259 MW Cho kết chưa thỏa ràng buộc Cho kết chưa thỏa CBCS 686.625($/h) hội tụ lần lặp 197 200 375MW 259 MW 300 375 MW 1134.1($/h); hội tụ lần lặp Cho kết chưa thỏa 1106.6($/h); hội tụ lần lặp 83 175 CBCS 759.851($/h); hội tụ lần lặp 731.189($/h); hội tụ lần lặp 210 255 1110.7($/h); hội tụ lần lặp 118 1141.6($/h); hội tụ lần lặp 215 686.6253($/h); hội tụ lần lặp 222 1106.5($/h); hội tụ lần lặp 255 10 4.2 Tuyến tính hóa đường cong chi phí theo phương pháp hệ số góc Tổng kết: Ngoài ưu điểm giải thuật đơn giản dễ lập trình, phương pháp hệ số góc bộc lộ nhiều hạn chế so với phương pháp Max-Affine như: Cho sai số tương đối lớn với liệu đầu vào; Không xác định số phân đoạn tuyến tính tối ưu; Phức tạp tính tốn hàm mục tiêu → tăng thời gian chạy chương trình Do sử dụng phương pháp Max-Affine để tuyến tính hóa hàm mục tiêu cho tốn điều độ cơng suất phát tối ưu có nguồn NLTT 30 CHƯƠNG CÁC CÁCH TIẾP CẬN VÀ VÍ DỤ ÁP DỤNG ÁP DỤNG TRÊN MẠNG IEEE 30 NÚT Khảo sát cách tiếp cận với thông số cơng suất u cầu khác nhau: • Lần chạy 1: 𝑃𝑙 = 284 MW, PNLTTmin = MW, PNLTTmax = 50 MW => L = [234; 280] • Lần chạy 2: 𝑃𝑙 = 370 MW, PNLTTmin = 33 MW, PNLTTmax = 55 MW => L = [315; 337] 31 CHƯƠNG CÁC CÁCH TIẾP CẬN VÀ VÍ DỤ ÁP DỤNG 5.1 Cách tiếp cận Ràng buộc CBCS: n n P L [L ; L i t p ] Lt ( L p Lt ) Pi ( Lt L p ) Lt Áp dụng phương pháp PSO tìm tập nghiệm X = {P1, P2, …, Pn µ} tối ưu thỏa mục tiêu ràng buộc : n n k minT min( Fi ) min( (aij Pi bij ) i 1 i 1 j 1 n Pi ( Lt Lp ) Lt i 1 Pi _ Pi Pi _ max 32 5.1 Cách tiếp cận Công suất phát tối ưu (MW) Lần chạy thứ Nhà máy Nhà máy Nhà máy Nhà máy Nhà máy Tổng chi Tổng cơng phí sản suất u cầu xuất tối ưu (MW) Nhà máy ($/h) 41.8 15.06 10 10 12 145.14 234; µ=1.12*10-7 607.22 52.8 19.32 19.04 11.83 12 200 315; µ=1.7*10-6 877.01 33 5.2 Cách tiếp cận Thay công suất yêu cầu từ phụ tải ràng buộc CBCS cận trái (Lt) giải toán: minT n Thu tập nghiệm tối ưu P L i t - chi phí sản xuất F X i 1 Pi _ Pi Pi _ max minT + Sau đó, thay cơng suất yêu cầu từ Thu tập nghiệm tối ưu X n Pi L p phụ tải ràng buộc CBCS chi phí sản xuất Fmin+ i 1 cận phải (Lp) giải toán: Pi _ Pi Pi _ max → Theo lý thuyết, ứng với công suất u cầu thuộc [Lt; Lp] cơng suất phát tối ưu nằm đoạn [𝑋 − ; 𝑋 + ] chi phí sản xuất tương ứng thuộc [Fmin− ; Fmin+ ] Tuy nhiên, ràng buộc đẳng thức nên cần kiểm chứng lại kết có theo lý thuyết hay khơng? 34 5.2 Cách tiếp cận Công suất phát tối ưu (MW) Nhà máy Nhà máy Nhà máy Nhà máy Nhà máy Nhà máy Tổng công suất nguồn phát (MW) Lt =234 41.8 15.01 10 10 12 145.19 234 607.22 Lp = 280 47.6 19.32 10 10 12 181.08 280 755.76 Lt =315 52.8 19.32 19.9 10.98 12 200 329 877.01 Lp = 337 57.15 23.17 27.23 14.94 14.52 200 337 957.55 Lần Công chạy suất phụ thứ tải (MW) Chi phí sản xuất tối ưu ($/h) 35 5.3 Cách tiếp cận 3: Dùng giải thuật mờ • Tại lát cắt µ, giải tốn điều độ tối ưu thỏa ràng buộc: minT n Pi L ' i 1 Pi _ Pi Pi _ max Đồ thị thể xác suất xuất công suất đầu vào Kết thu lát cắt µ tổ hợp công suất tối ưu “mờ” trái phải (Xt_µ, Xp_µ) Tuy nhiên, ràng buộc CBCS toán đẳng thức nên cần kiểm tra lại kết 36 5.3 Cách tiếp cận 3: Dùng giải thuật mờ Phân bố chi phí sản xuất tối ưu “mờ” theo lát cắt µ lần chạy đầu Phân bố công suât phát “mờ” nhà máy lần chạy đầu theo lát cắt µ Phân bố chi phí sản xuất tối ưu “mờ” theo lát cắt µ lần chạy thứ Phân bố công suất phát “mờ” nhà máy lần chạy thứ theo lát cắt µ 37 5.4 Cách tiếp cận 4:Tiếp cận theo phương pháp tối ưu tốt nhất-tệ (Best-Worst Optimun Solution) Cách tiếp cận gồm có hai tốn: Bài tốn 1: Tìm chi phí sản xuất tối ưu tốt Fmin_Best chi phí sản xuất tối ưu xấu Fmin_Worst Bài tốn 2: Tìm tổ hợp cơng suất phát tối ưu lớn có Xmax nhỏ có Xmin thỏa ràng buộc cân công suất, giới hạn cơng suất phát cho phí sản xuất tối ưu Cách giải toán n Bước 1: P [L ; L i 1 i t p ]= Lt ( L p Lt ) Bước 2: n n k minT min( Fi ) min( (aij Pi bij ) i 1 i 1 j 1 n Pi Lt ( Lt L p ) L ' i 1 Pi _ Pi Pi _ max Bước 3: Tìm Fmin_Best = Min(minT), Fmin_Worst = Max(minT) làm kết cho toán 38 Cách giải toán P P3max P1max P2max Xmax Xmin P2min P1min P3min 39 5.4 Cách tiếp cận 4:Tiếp cận theo phương pháp Best-Worst Optimun Solution Kết cuối cách tiếp cận là: [X ;X max P ] P max max max P2 Pn P2 Pn Mục đích: Thu hẹp vùng tìm kiếm cơng suất nguồn phát từ vùng tìm kiếm ban đầu [Pmin; Pmax] 40 5.4 Cách tiếp cận 4:Tiếp cận theo phương pháp Best-Worst Optimun Solution Lần chạy Xmin Xmax Công suất phát (MW) Nhà máy 42.08 48.66 Nhà máy Nhà máy Nhà máy Nhà máy Nhà máy 27.88 31.72 19.20 21.94 17.36 19.55 22.30 25.37 105.19 121.64 Mức độ đạt mục tiêu 0.6321 0.4778 Fmin_Best = 607.358 ($/h) Fmin_Worst = 755.76 $/h Lần chạy Xmin Nhà máy 57.36 36.79 25.57 22.45 29.43 143.40 Mức độ đạt mục tiêu 0.3774 Xmax 59.16 37.84 26.32 23.05 30.27 147.90 0.6528 Công suất phát (MW) Nhà máy Nhà máy Nhà máy Nhà máy Nhà máy Fmin_Best = 877.08 ($/h) Fmin_Worst = 957.56 $/h 41 5.4 Cách tiếp cận 4:Tiếp cận theo phương pháp Best-Worst Optimun Solution Hệ từ hướng tiếp cận Best-Worst Optimum: Khi thành phần Xmin nhỏ Xmax, khởi tạo tổ hợp công suất phát X = {P1, P2, …, Pn} thỏa điều kiện: Pi Pi Pi max n ,i 1 n Lt Pi L p tổng chi phí sản xuất ứng với tổ hợp X vừa khởi tạo ln thỏa n điều kiện chi phí sản xuất tốt – tệ Fmin_ Best Fi Fmin_ Worst Từ giúp đẩy nhanh q trình tìm kiếm tổ hợp cơng suất phát tối ưu cho giá trị phụ tải yêu cầu 42 | Hướng phát triển đề tài Giải toán điều độ công suất nguồn phát mạng điện có xét đến yếu tố tần số, điện áp, ảnh hưởng phụ tải, tổn thất, … Khắc phục hạn chế cách tiếp cận trước nghiên cứu thêm cách tiếp cận để giải tốn điều độ cơng suất tối ưu có tham gia nguồn NLTT Nghiên cứu, cải tiến giải thuật PSO tốt dựa tảng thuật toán luận văn Tim kiếm phương pháp tuyến tính hóa đơn giản tốt so với phương pháp Max-Affine CẢM ƠN QUÝ THẦY CÔ ĐÃ LẮNG NGHE 44 ... XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH GIẢI THUẬT TỐI ƯU HĨA BẦY ĐÀN CHO BÀI TỐN ĐIỀU ĐỘ TỐI ƯU CƠNG SUẤT PHÁT CHƯƠNG 3: ĐIỀU ĐỘ TỐI ƯU CÔNG SUẤT NGUỒN PHÁT KHI CÓ NĂNG LƯỢNG TÁI TẠO CHƯƠNG 4: TUYẾN TÍNH HĨA HÀM... toán điều độ tối ưu nguồn phát Đồ thị thể ảnh hưởng số cá thể quần thể đến hội tụ hàm chi phí 12 CHƯƠNG 3: ĐIỀU ĐỘ TỐI ƯU CƠNG SUẤT NGUỒN PHÁT KHI CĨ NĂNG LƯỢNG TÁI TẠO 3.1 Mơ hình cơng suất nguồn. .. Fmin_Worst Bài tốn 2: Tìm tổ hợp cơng suất phát tối ưu lớn có Xmax nhỏ có Xmin thỏa ràng buộc cân công suất, giới hạn công suất phát cho phí sản xuất tối ưu Cách giải tốn n Bước 1: P [L ;