(Đề tài NCKH) giảm thiểu chi phí nhiên liệu và phát thải các nhà máy nhiệt điện

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH CƠNG TRÌNH NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CẤP TRƯỜNG GIẢM THIỂU CHI PHÍ NHIÊN LIỆU VÀ PHÁT THẢI CÁC NHÀ MÁY NHIỆT ĐIỆN MÃ SỐ: T2018 SKC006479 Tp Hồ Chí Minh, tháng 12/2018 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP HỒ CHÍ MINH BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI KH&CN CẤP TRƯỜNG TRỌNG ĐIỂM GIẢM THIỂU CHI PHÍ NHIÊN LIỆU VÀ PHÁT THẢI CÁC NHÀ MÁY NHIỆT ĐIỆN Mã số: T2018-59TĐ Chủ nhiệm đề tài: PGS.TS LÊ CHÍ KIÊN TP HCM, 12/2018 TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP HỒ CHÍ MINH KHOA ĐIỆN-ĐIỆN TỬ BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI KH&CN CẤP TRƯỜNG TRỌNG ĐIỂM GIẢM THIỂU CHI PHÍ NHIÊN LIỆU VÀ PHÁT THẢI CÁC NHÀ MÁY NHIỆT ĐIỆN Mã số: T2018-59TĐ Chủ nhiệm đề tài: PGS.TS Lê Chí Kiên Thành viên đề tài: TS Nguyễn Trung Thắng TP HCM, 12/2018 DANH SÁCH THÀNH VIÊN THAM GIA PGS.TS Lê Chí Kiên, Giảng viên Bộ môn Tự Động Điều Khiển, Khoa Điện – Điện Tử, Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP Hồ Chí Minh TS Nguyễn Trung Thắng, Giảng viên Bộ môn Kỹ Thuật Điện, Khoa Điện – Điện Tử, Trường Đại Học Tôn Đức Thắng MỤC LỤC CHƯƠNG MỞ ĐẦU 0.1 Đặt vấn đề 0.2 Các nghiên cứu liên quan 0.3 Mục tiêu đề tài 0.4 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 0.5 Cách tiếp cận, phương pháp nghiên cứu CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 1.1 Phân bố nguồn phát trao đổi công suất kinh tế 1.1.1 Khái niệm chung vận hành kinh tế 1.1.2 Trao đổi công suất kinh tế 1.2 Yêu cầu vận hành kinh tế 1.2.1 Chất lượng phục vụ 1.2.2 Chi phí sản xuất 1.3 Vai trò vận hành kinh tế 1.3.1 Chi phí nhiên liệu vận hành 1.3.2 Giảm tổn thất điện 1.4 Xây dựng chi phí phát điện tối ưu nhà máy nhiệt điện 1.4.1 Cơ sở xác định giá điện 1.4.2 Phát điện tối ưu nhà máy nhiệt điện.12 CHƯƠNG 2: BÀI TOÁN VẬN HÀNH TỐI ƯU CÁC NHÀ MÁY NHIỆT ĐIỆN VÀ THỦY ĐIỆN 2.1 Giới thiệu 17 2.2 Mô tả toán 17 2.2.1 Hàm mục tiêu 17 2.2.2 Các ràng buộc19 2.3 Tính toán tổ máy cân thủy điện nhiệt điện 20 CHƯƠNG 3: ÁP DỤNG DIFFERENTIAL EVOLUTION CẢI TIẾN VÀO BÀI TOÁN TỐI ƯU CHI PHÍ-KHÍ THẢI CÁC NHÀ MÁY NHIỆT ĐIỆN 3.1 Giới thiệu DE 22 3.1.1 Khởi tạo (Initialization) 22 3.1.2 Đột biến (Mutation) 22 3.1.3 Lai tạo (Crossover) 22 3.1.4 Chọn lọc (selection) 23 3.2 Phương pháp DE cải tiến đề xuất 23 3.2.1 Cải tiến kỹ thuật đột biến 23 3.2.2 Cải tiến kỹ thuật chọn lọc 25 CHƯƠNG 4: ÁP DỤNG PHƯƠNG PHÁP DE CẢI TIẾN CHO ĐIỀU ĐỘ TỐI ƯU HỆ THỐNG ĐIỆN 4.1 Thực thi phương pháp DE cải tiến cho toán nghiên cứu 26 4.1.1 Chọn lựa biến điều khiển 26 4.1.2 Tính tốn biến phụ thuộc 26 4.1.3 Tính tốn hàm đánh giá 27 4.1.4 Các bước tính tốn 28 4.2 Kết áp dụng 28 4.2.1 Phân tích ảnh hưởng thông số 28 4.2.2 Kết đạt cho hệ thống thứ 32 4.2.3 Kết đạt cho hệ thống thứ hai 36 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN 39 5.1 Kết luận 39 5.2 Hướng phát triển 39 TÀI LIỆU THAM KHẢO 40 PHỤ LỤC DANH MỤC BẢNG BIỂU Hình 1.1 Quy trình tính giá biến đổi Hình 1.2 Đường cong vào-ra tổ máy Hình 1.3 Suất tăng chi phí nhiên liệu tương ứng với cơng suất phát tổ máy có đường cong vào hình 1.2 Hình 2.1 Đặc tính hàm chi phí xét khơng xét hiệu ứng xả van Hình 4.1 Đặc tính hội tụ tương ứng với biến thể DE cho điều độ kinh tế Hình 4.2 Đặc tính hội tụ tương ứng với biến thể DE cho điều độ phát thải Hình 4.3 Tập hơp nghiệm đóng góp nghiệm tốt thu phương pháp NDE Bảng 4.1 Kết từ phương pháp đề xuất với giá trị Npop khác Bảng 4.2 Kết từ phương pháp đề xuất với giá trị Gmax khác Bảng 4.3 Kết từ phương pháp đề xuất với giá trị MMP khác Bảng 4.4 Kết từ phương pháp đề xuất với giá trị MF khác Bảng 4.5 Kết từ phương pháp đề xuất với trị τ khác Bảng 4.6 Kết so sánh toán điều độ kinh tế hệ thống Bảng 4.7 Kết so sánh toán phát thải hệ thống Bảng 4.8 Kết so sánh hệ thống Bảng 4.9 Kết so sánh hệ thống D DE: IGA-MU: Differen Improve technique IRM-MEDA: Improved regularity model-based multiobjective estimation of distribution MODE: NSGA-II: PPO: PPO-PM: PPO-PS: PPO-PS-PM: PSO: PSO-PM: RCGA: SA-BGA: -PSO: algorithm Multiobjective differential evolution Non-dominated sorting genetic algorithm-II Predator-prey optimization PPO with penalty method PPO and Powell Search Method PPO and PS method with penalty method Particle Swarm Optimization PSO with penalty method Real-coded genetic algorithm Simulated annealing-based goal-attainment Particle swarm optimization and gamma CHƯƠNG MỞ ĐẦU 0.1 Đặt vấn đề Điều độ hệ thống gồm nhà máy phát điện thủy điện nhiệt điện điều cần thiết hệ thống điện thời điểm nguồn lượng hóa thạch ngày đắt đỏ, cạn kiệt nguồn nước từ dịng sơng lại giảm dần theo thời gian biến đổi khí hậu Các nhà máy nhiệt điện sử dụng nhiên liệu có giá thành cao q trình phát điện xả khí thải từ lị đốt khí, than, dầu lên bầu trời gây nhiểm hiệu ứng nhà kính Do đó, việc giảm thiểu chi phí phát điện khí phát thải từ nhà máy nhiệt điện điều cần thiết phải đáp ứng yêu cầu hệ thống cân công suất, giới hạn công suất vận hành nhà máy nguồn nước cho phép hồ thủy điện khoảng thời gian hoạch định Để giải cho vấn đề này, toán phối hợp hệ thống nhà máy nhiệt điện thủy điện nghiên cứu với mục tiêu giảm thiểu chi phí lẫn phát thải từ nhà máy nhiệt điện đó ràng buộc khác liên quan đến thể tích hồ chứa thể tích nước hồ đầu cuối trình hoạch định, giới hạn lớn nhỏ hồ tồn thời gian hoạch định khơng xét đến Thay vào đó, thủy điện giới hạn lưu lượng xả qua turbine cho công suất thủy điện nằm giới hạn máy phát tổng thể tích nước sử dụng tồn thời gian hoạch định phải giá trị xác định cho phép trước đó Bên cạnh đó, ràng buộc cân công suất hệ thống có xét đến tổn thất truyền tải đường dây xét đến 0.2 Các nghiên cứu liên quan Trong nhiều năm qua, có nhiều nghiên cứu giảm thiểu chi phí phát điện phát thải từ nhà máy nhiệt điện áp dụng phương pháp toán học cổ điển đại phương pháp áp dụng cho toán sau: simulated annealingbased goal-attainment (SA-BGA) [1], Lamda-gamma (λ-γ ) [2], Particle Swarm Optimization (PSO) [2], Particle swarm optimization and gamma ( -PSO) [2], Realcoded genetic algorithm (RCGA) [3], Multiobjective differential evolution (MODE) [3], Non-dominated sorting genetic algorithm-II (NSGA-II) [3], Improved genetic algorithm, multiplier updating and the ε-constraint technique (IGA-MU) [4], Particle Swarm Optimization (PSO) [5], PSO with penalty (PSO-PM) [5], Predator-prey optimization (PPO) [5], PPO with penalty method (PPO-PM) [5], PPO and Powell Search Method -1/40- (PPO-PS) [5], PPO and PS method with penalty method (PPO-PS-PM) [5], Improved regularity model-based multiobjective estimation of distribution algorithm (IRMMEDA) [6] Phương pháp SA–BGA áp dụng nghiên cứu [1] chuyển mục tiêu cực tiểu hai hàm riêng biệt sang hàm toán đơn mục tiêu nhờ áp dụng trọng số tương ứng với hàm chi phí hàm phát thải phương pháp Logic mờ Nghiên cứu trình bày vài kết tương ứng với vài giá trị trọng số kết nghiệm thỏa hiệp hai mục tiêu xác định đó phát thải tốt có thể hợp lý chi phí lại q lớn khơng mong đợi Hơn nữa, không có so sánh SA – BGA phương pháp khác Do đó khơng có kết luận tính hiệu phương pháp ngồi việc đóng góp tốn nghiên cứu cho ngành kỹ thuật điện Thời gian tính tốn tìm kiếm nghiệm tối ưu áp dụng phương pháp phải đến gần nửa Giá trị thời gian gởi đến lời khuyên phương pháp SA – BGA không nên áp dụng cho hệ thống lớn Thật vậy, có nghiên cứu [1] áp dụng phương pháp tính đến thời điểm Ba hệ thống lớn có xét đến hàm mục tiêu chi phí khí thải để kiểm chứng phương pháp Gama – PSO nghiên cứu [2] Giống phương pháp LGM nghiên cứu [2], phương pháp Gama – PSO sử dụng phương trình kết hợp để thu nghiệm tối ưu để sử dụng phương pháp phương trình kết hợp này, hàm tối ưu Lagrange xây dựng với hàm đa mục tiêu, ràng buộc cân công suất ràng buộc nguồn nước Tiếp theo, phương pháp PSO thực thi để tìm kiếm giá trị tối ưu Gama (nhân tử Lagrange tương ứng với ràng buộc nguồn nước) Sau cùng, giá trị Gama thay vào phương trình kết hợp để tính tốn cơng suất cho nhà máy thủy điện nhiệt điện Khác với ứng dụng khác PSO cổ điển, phương pháp Gama-PSO có giá trị Gama biến số vị trí cá thể thay cho lưu lượng xả công suất nhiệt điện Sự cải tiến xem lợi Gama-PSO giúp cho hội tụ dễ dàng với thời gian tính toán nhanh Việc cải tiến giúp cho Gama - PSO đạt hàm mục tiêu nhỏ PSO cổ điển cho tất trường hợp nghiên cứu sử dụng dân số số vòng lặp nhỏ Tuy nhiên, phương pháp Gama – PSO gặp phải khó khăn phương pháp Lagrange giải hệ thống có xét đến hiệu ứng xả van với hàm chi phí khơng khả vi khả ứng dụng Gama – PSO dừng lại hệ thống Nghiên cứu [3] áp dụng phương pháp NSGA – II cho toán đa mục tiêu với hàm chi phí có xét đến hiệu ứng xả van Phương pháp đánh giá hiệu -2/40- Hình 4.3 Tập hơp nghiệm đóng góp nghiệm tốt thu phương pháp NDE Để tiếp tục làm rõ tính hiệu phương pháp NDE, kết đạt phương pháp NDE so sánh với phương pháp khác cơng trình nghiên cứu [5], [7] bảng 4.8 cho hệ thống thứ So sánh chi phí nhiên liệu điều độ kinh tế, phát thải điều độ mơi trường chi phí phát thải điều độ đa mục tiêu Để làm rõ tính hiệu phương pháp NDE, kết đạt phương pháp so sánh với phương pháp khác cơng trình nghiên cứu [5], [7] bảng 4.8 cho hệ thống thứ Các so sánh chi phí nhiên liệu điều độ kinh tế, phát thải điều độ môi trường chi phí phát thải điều độ đa mục tiêu rằng, điều độ kinh tế, ngoại trừ CA, phương pháp NDE cho chi phí thấp Đối trường hợp điều độ thứ thứ 3, kết thực thi phương pháp NDE cho kết thấp Hơn nữa, thời gian thực thi ngắn Rõ ràng, kết khảo sát bao gồm chất lượng nghiệm tốt phản ánh thơng qua chi phí phát thải thấp hơn; tốc độ hội tụ nhanh phản ánh thông qua thời -35/40- gian thực thi nhỏ hơn, qua đó, đủ minh chứng để kết luận phương pháp NDE hiệu phương pháp so sánh khác Nghiệm tối ưu phương pháp biểu diễn phục lục Bảng 4.8 Kết so sánh hệ thống Phương pháp RCGA[5] NSGA-II [5] MODE [5] SPEA-2 [5] PSO-PM [7] PSO [7] PPO-PM [7] PPO [7] PPO-PSPM [7] PPO-PS [7] CA NDE 4.2.3 Kết đạt cho hệ thống thứ hai Để thực phương pháp NDE cho hệ thống này, số lượng cá thể số vòng lặp cực đại thiết lập với giá trị tương ứng 50 700 Kết chi phí phát thải điều độ kinh tế, điều độ phát thải điều độ môi trường biểu diễn bảng 4.9 Giá trị chi phí phát thải thấp đạt phương pháp NDE cho thấy nhiều ưu điểm so với phương pháp khác, số đó, NSGA-II thuật toán đánh -36/40- giá cao áp dụng [5], tương tự, IGA-MU [6], PSO-PS [7] Chi phí điều độ kinh tế phương pháp đề xuất thấp so với SA-BGA [3], IGA-MU [6], PSO-PS [7], CA tương ứng $5921, $1742, $770, $192 Một lần nữa, bật phương pháp đề xuất thể thông qua giá trị phát thải thấp phương pháp khác so sánh SA-BGA [3], IGA-MU [6], PPO-PS [7], IRMDM lượng tương ứng 382 lb, 405 lb, 10 lb, 214 lb Tương tự, chi phí phát thải toán điều độ kinh tế môi trường đạt NDE thấp PPO-PS [7] $440 458 lb, CA $19 109lb Kết so sánh cho thấy phương pháp NDE có nghiệm tốt tất phương pháp trường hợp So sánh thời gian thực thi NDE phương nhanh khoảng 11 giây, đó phương pháp lại có thời gian thực thi từ 22 giây đến 1492 giây Từ đó, đưa kết luận, phương pháp NDE hiệu hệ thống thứ với hành chi phí phức tạp Nghiệm tối ưu đạt phương pháp hệ thống thứ trình bày phục lục Bảng 4.9 Kết so sánh hệ thống Phương pháp SA-BGA [3] RCGA [5] NSGA-II [5] MODE [5] SPEA-2 [5] GA-MU [6] IGA-MU [6] PSO-PM [7] PSO [7] PPO-PM [7] PPO [7] PPO-PS-PM [7] PPO-PS [7] IRMDM CA NDE -38/40- CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN 5.1 Kết luận Đề tài hoàn thành mục tiêu đề với kết khả quan Để kiểm tra hiệu suất phương pháp NDE, nhà máy thủy nhiệt điện thứ với nhà máy thủy điện nhà máy nhiệt điện lên lịch khoảng từ – giờ; nhà máy thủy nhiệt điện thứ với nhà máy thủy điện nhà máy nhiệt điện lên kế hoạch khoảng từ – 12 Toàn liệu hệ thống thứ thứ hai trích dẫn từ [5] [7], phần phục lục Thêm vào đó, ODE hai phiên cải tiến nó bao gồm MMDE MSDE thực để minh họa ảnh hưởng hai sửa đổi OED Bốn phương pháp thực điều kiện giống với phiên phần mềm matlab cấu hình CPU (với tốc độ xử lý CPU GHz, RAM 2GB 50 lần chạy thử trường hợp) cho kết có độ tin cậy cao Điểm đề tài đề xuất phương pháp DE cải tiến hiệu có thể áp dụng cho điều độ tối ưu cực tiểu chi phí phát điện phát thải nhà máy nhiệt điện kết hợp phát điện với nhà máy thủy điện Các kết đề tài bao gồm: (1) Nghiên cứu tối ưu vận hành nhà máy nhiệt điện hệ thống thủy nhiệt điện, (2) Đề xuất cải tiến phương pháp Differential Evolution cách hiệu quả, (3) Xác định cơng suất phát phù hợp cho chi phí nhiên liệu phát thải nhà máy nhiệt điện nhỏ Các kết công bố tạp chí chuyên ngành Journal of Engineering and Technological Sciences thuộc danh mục ISI 5.2 Hướng phát triển Đề tài có thể phát triển theo hướng sau: - Nghiên cứu tối ưu vận hành tổ máy phát nhiệt điện xét đến điều kiện thời gian vận hành - Áp dụng chiến lược khác việc khám phá khơng gian tìm kiếm nghiệm tốn tối ưu thông qua phương pháp Metaheuristic - Tối ưu công suất phát nhà máy nhiệt điện ứng với nhiều điều kiện khởi động ban đầu khác -39/40- TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] M Basu, A simulated annealing-based goal-attainment method for economic emission load dispatch of fixed head hydrothermal power systems, Electr Power and Ener Syst, 27(2), pp 147–153, 2005 [2] J Sasikala, M Ramaswamy, PSO based economic emission dispatch for fixed head hydrothermal systems, Electr Eng, 94 (4), pp 233-239, 2012 [3] M Basu, Economic environmental dispatch of fixed head hydrothermal power systems using nondominated sorting genetic algorithm-II, Applied Soft Computing, 11(3), pp 3046-3055, 2011 [4] C L Chiang, Optimal economic emission dispatch of hydrothermal power systems, Electr Power and Ener Syst, 29 (6), pp 462–469, 2007 [5] N Narang, J S Dhillon, D P Kothari, Multiobjective fixed head hydrothermal scheduling using integrated predator-prey optimization and Powell search method, Energy, 47 (1), pp 237-252, 2012 [6] Y Li, H He, Y Wang, X Xu, L Jiao, An improved multiobjective estimation of distribution algorithm for environmental economic dispatch of hydrothermal power systems, Applied Soft Computing 28, pp 559-568, 2015 [7] Dhillon JS, Parti S, Kothari DP, Fuzzy decision making in multiobjective longterm scheduling of hydrothermal system, Int J Electrical Power Energy Syst, 23(1), pp.19-29, 2001 -40/40- PHỤ LỤC Bảng A1 Dữ liệu hệ thống thủy điện hệ thống Thủy ahj điện (MCF/) 1.980 0.936 Bảng A2 Chi phí nh Nhiệt asi điện 25 30 Thơng số tính tổn thất hệ thống B 10 Bảng A3 Dữ liệu hệ thống thủy điện hệ thống kiểm tra Nhiệt điện -i- Bảng A4 Chi phí phát thải hệ thống Bảng A5 Hệ số hàm xả nước cho hệ thống Thủy ahj điện (acre-ft/h) (acre-ft/MWh) 260 250 0.000049 0.000015 B 0.000017 Bảng A6 Nghiệm tối ưu thu từ NDE cho phân bố chi phí hệ thống Khoảng thời gian -ii- Bảng A7 Nghiệm tối ưu thu từ NDE cho phân bố phát thải hệ thống Khoảng thời gian Bảng A8 Nghiệm tối ưu thu từ NDE cho trường hợp hệ thống Khoảng thời gian Bảng A9 Nghiệm tối ưu thu từ NDE cho phân bố phát thải hệ thống Khoảng thời gian Bảng A10 Nghiệm thu từ NDE cho phân bố phát thải hệ thống Khoảng Số thời gian (h) 12 12 12 12102.0916 167.7859 184.5514 129.3665 249.9996 500.0000 -iii- Bảng A11 Nghiệm thu NDE for hệ thống Khoảng thời gian -iv- ... hợp nhà máy nhiệt điện nhà máy điện nguyên tử, ngược lại với nhà máy thủy điện nhà máy phong điện, … kho lượng miễn phí chi phí nhiên liệu khơng cịn ý nghĩa -12/40- Vì cực tiểu chi phí phát điện. .. 1.3.1 Chi phí nhiên liệu vận hành 1.3.2 Giảm tổn thất điện 1.4 Xây dựng chi phí phát điện tối ưu nhà máy nhiệt điện 1.4.1 Cơ sở xác định giá điện 1.4.2 Phát điện tối ưu nhà máy nhiệt điện. 12... chào = Chi phí cố định + Chi phí biến đổi + Lợi nhuận Chi phí cố định Chi phí cố định cho phát điện gồm chi phí: + Chi phí khấu hao + Chi phí vận hành cố định + Chi phí sửa chữa + Thuế đất, tài