4.6.1 Dữ liệu của bài toán tối ưu hóa phân bố công suất ứng dụng chương trình Matlab Matlab
Hệ thống gồm 20 máy phát với các hàm chi phí nhiên liệu (USD/h). Các hệ số chi phí, giới hạn công suất của máy phát được cho ở dữ liệu (bảng 2). Công suất tải yêu cầu của hệ thống là PD= 3000MW.
Hàm chi phí: i i i i i i c P bP a C 2 Trong đó:
Ci: Chi phí nhiên liệu ứng với công suất phát tổ máy thứ i. Pi: Công suất tổ máy thứ i
ai; bi; ci: Là các hệ số hàm chi phí của tổ máy thứ i. Hằng số ai là chi phí nhiên liệu tổ máy phát thứ i tương ứng với công suất phát bằng 0.
Bảng 2: Dữ liệu cho trường hợp kiểm tra hệ thống 20 máy phát
Máy ci bi ai Pi(max) (MW) Pi(min) (MW) 1 0.00068 18.19 1000 600 150 2 0.00071 19.26 970 200 50 3 0.00650 19.80 600 200 50 4 0.0050 19.10 700 200 50 5 0.00738 18.10 420 160 50 6 0.00612 19.26 360 100 20 7 0.0079 17.14 490 125 25 8 0.00813 18.92 660 150 50 9 0.00522 18.27 765 200 50 10 0.00573 18.92 770 150 30 11 0.00480 16.69 800 300 100 12 0.00310 16.76 970 500 50 13 0.0085 17.36 900 160 40 14 0.00511 18.70 700 130 20 15 0.00398 18.70 450 185 25
Chương IV: Đối tượng nghiên cứu CBHD: Trần Anh Nguyện
SVTH: Trần Quốc Thái -1111044 Trang 58
16 0.00712 14.26 370 80 20 17 0.0089 19.14 480 85 30 18 0.00713 18.92 680 120 30 19 0.00622 18.47 700 120 30 20 0.00773 19.79 850 100 30
Với dữ liệu bài toán được cho như bảng 2 bỏ qua tổn thất công suất. Hãy tìm chế độ vận hành tối ưu công suất của các tổ máy phát và tổng chi phí sản xuất trong một giờ vận hành.
4.6.2 Đoạn mã chương trình Matlab điều độ tối ưu công suất của 20 máy phát
Để giải bài toán trên ta sẽ tiến hành hai bước như sau:
Bước 1: Viết chương trình số liệu đầu vào các thông số của bài toán đã cho như sau. Chương trình được đặt tên busdatas.m.
busdatas
function busdt = busdatas(num)
% |Bus | c | b | a | Pmax | Pmin | busdat20 = [ 1 0.00068 18.19 1000 600 150; 2 0.00071 19.26 970 200 50; 3 0.0065 19.8 600 200 50; 4 0.005 19.1 700 200 50; 5 0.00738 18.1 420 160 50; 6 0.00612 19.26 360 100 20; 7 0.0079 17.14 490 125 25; 8 0.00813 18.92 660 150 50; 9 0.00522 18.27 765 200 50; 10 0.00573 18.92 770 150 30; 11 0.0048 16.69 800 300 100; 12 0.0031 16.76 970 500 50; 13 0.0085 17.36 900 160 40; 14 0.00511 18.7 700 130 20; 15 0.00398 18.7 450 185 25; 16 0.00712 14.26 370 80 20; 17 0.0089 19.14 480 85 30; 18 0.00713 18.92 680 120 30;
Chương IV: Đối tượng nghiên cứu CBHD: Trần Anh Nguyện
SVTH: Trần Quốc Thái -1111044 Trang 59
19 0.00622 18.47 700 120 30; 20 0.00773 19.79 850 100 30;]; switch num case 20 busdt = busdat20; end
Bước 2: Chương trình chính được viết bằng Matlab được lưu với tên file là mainfunc.m
% CHUONG TRINH TINH TOAN DIEU DO TOI UU CONG SUAT CAC TO MAY
% PHUONG PHAP LAGRANGE KET HOP VOI THUAT TOAN LAP % UNG DUNG GIAI CHO NHA MAY NHIET DIEN CO 20 TO MAY
clear
nbus = 20; % IEEE-30bus 20 máy phát busd = busdatas(nbus); %Gọi hàm số liệu busdatas
Pd = input('nhap tong cong suat nhu cau cua tai Pd = '); %Nhập công suất nhu cầu của tải
bus = busd(:,1); %Gán số thứ tự các nhà máy
c = busd(:,2); %Gán giá trị ci đường cong chi phí từ hàm busdatas b = busd(:,3); %Gán giá trị bi đường cong chi phí từ hàm busdatas a = busd(:,4); %Gán giá trị ai đường cong chi phí từ hàm busdatas Pmax = busd(:,5); %Công suất giới hạn max
Pmin = busd(:,6); %Công suất giới hạn min ngg=length(a);
%===================================================== %Gan cac gia tri ton that
if exist('B')~=1 %Gán giá trị hệ số tổn thất B B = zeros(ngg,ngg); else, end if exist('B0')~=1 %Gán giá trị hệ số tổn thất B0 B0=zeros(1, ngg); else, end
Chương IV: Đối tượng nghiên cứu CBHD: Trần Anh Nguyện
SVTH: Trần Quốc Thái -1111044 Trang 60
if exist('B00')~=1 %Gán giá trị hệ số tổn thất B00
B00=0; %Chú ý các hệ số này từ hàm tổn thất công suất else, end
%Nếu bài toán không đề cập đến tổn thất công suất thì gán các giá trị này =0 if exist('cscoban')~=1 cscoban=100; else, end clear Pgg %===================================================== %can bang gia tri B
Bu=B/cscoban;B00u=cscoban*B00; wgt=ones(1, ngg);
if Pd > sum(Pmax)
Error1 = ['Tong cong suat nhu cau lon hon tong cong suat max cua may
Loi giai khong kha thi.Giam CS nhu cau hoac thay doi gioi han CS phat.'];
disp(Error1), return elseif Pd < sum(Pmin)
Error2 = ['Tong cong suat nhu cau nho hon tong cong suat min cua cac may phat Loi giai khong kha thi. Tang cs nhu cau hoac thay doi gioi han cs phat.'];
disp(Error2), return else, end
sll = 0; %Số lần lặp
DelP = 10; %Sai số giới hạn cho phép E=Bu;
if exist('lambda')~=1
lambda= input('Nhap gia tri uoc luong lambda= '); end
%==================================================== % Qua trinh lap
while abs(DelP) >= 0.01 & sll < 200 %Kiểm tra điều kiện sai số DeltaP sll = sll + 1; %Tăng số lần lặp
for k= 1:ngg if wgt(k) == 1
E(k,k) = c(k)/lambda + Bu(k,k);
Chương IV: Đối tượng nghiên cứu CBHD: Trần Anh Nguyện
SVTH: Trần Quốc Thái -1111044 Trang 61
else, E(k,k)=1; Dx(k) = 0; for m=1:ngg if m~=k E(k,m)=0; else, end end end end PP=E\Dx'; for k=1:ngg if wgt(k)==1 Pgg(k) = PP(k) else, end end
Pgtt = sum(Pgg); %Công suất tổng các tổ máy PL=Pgg*Bu*Pgg'+B0*Pgg'+B00u; %công suất tổn thất DelP = Pd+PL -Pgtt %Sai số công suất DelP for k = 1:ngg
if Pgg(k) > Pmax(k) & abs(DelP) <=0.001, %So sánh với điều kiện giới hạn công suất
Pgg(k) = Pmax(k); wgt(k) = 0;
elseif Pgg(k) < Pmin(k) & abs(DelP) <= 0.001, Pgg(k) = Pmin(k); wgt(k) = 0; else, end end PL=Pgg*Bu*Pgg'+B0*Pgg'+B00u; DelP =Pd +PL - sum(Pgg) for k=1:ngg BP = 0; for m=1:ngg if m~=k BP = BP + Bu(k,m)*Pgg(m); else, end end grad(k)=(c(k)*(1-B0(k))+Bu(k,k)*b(k)- 2*c(k)*BP)/(2*(c(k)+lambda*Bu(k,k))^2); end
Chương IV: Đối tượng nghiên cứu CBHD: Trần Anh Nguyện
SVTH: Trần Quốc Thái -1111044 Trang 62
sumgrad=wgt*grad';
Delambda = DelP/sumgrad; lambda = lambda + Delambda; end
fprintf('Suat tang chi cua cac to may (lambda)= %9.6f\n',lambda); fprintf('Dieu do toi uu CS cac to may:\n\n') %In kết quả
disp(Pgg')
fprintf('Tong cong suat ton that = %gMW \n\n',PL) CT=sum(a+(b.*Pgg')+(c.*(Pgg'.^2)));
fprintf('Tong chi phi nhien lieu thap nhat trong mot gio van hanh la = %g\n\n',CT)
%===================================================== % ket thuc chuong trinh
Lưu ý: hai đoạn mã chương trình trong bước 2 phải được lưu chung với nhau trong cùng một thư mục nếu không khi tiến hành chạy chương trình Matlab sẽ hiện thông báo báo lỗi.
Bước 3: Tiến hành chạy chương trình Matlab sau đó tại của sổ Command Window ta nhập:
- Tổng công suất yêu cầu của tải PD =3000 (MW); - Nhập giá trị ước lượng =max(b);
Sau đó chương trình Matlab sẽ tự động chạy và xuất ra kết quả trên mà như (hình 4.10) sau:
Chương IV: Đối tượng nghiên cứu CBHD: Trần Anh Nguyện
SVTH: Trần Quốc Thái -1111044 Trang 63
Hình 4.10: Kết quả chạy chương trình.
Kiểm tra kết quả đạt được với điều kiện ràng buộc không bằng. Kết quả thỏa mãn điều kiện của tất cả các tổ máy phát.
Chương IV: Đối tượng nghiên cứu CBHD: Trần Anh Nguyện
SVTH: Trần Quốc Thái -1111044 Trang 64
Bảng 3: Kết quả phân bố công suất tối ưu giữa các máy phát của hệ thống 20 máy trong trường hợp tải PD=3000MW
Máy Pi(max) (MW) Pi(min) (MW) Công suất phát (MW) Chi phí nhiên liệu (USD/h) 1 600 150 600 12158.8 2 200 50 200 4850.4 3 200 50 50 1606.25 4 200 50 50 1667.5 5 160 50 121.9657 2737.3613 6 100 20 20 747.648 7 125 25 125 2755.9375 8 150 50 50 1626.325 9 200 50 156.1507 3745.1528 10 150 30 85.5335 2430.2144 11 300 100 300 6239 12 500 50 500 10125 13 160 40 149.4243 3683.7906 14 130 20 117.4377 2966.5601 15 185 25 150.7806 3360.0817 16 80 20 80 1556.368 17 85 30 30 1062.21 18 120 30 68.7387 2014.2255 19 120 30 114.9689 2905.6906 20 100 30 30 1450.657 Tổng 3000 69689,2 Nhận xét:
Công suất phát của tất cả các tổ máy điều nằm trong giới hạn cho phép, đáp ứng điều kiện cân bằng tải.
Tổng chi phí nhiên liệu thấp nhất sau khi chạy chương trình Matlab có được là 69689,2 USD/h với công tải yêu cầu là PD=3000 MW. Như vậy tối ưu hóa phân bố công suất đã mang lại hiệu quả kinh tế đáng kể cho ngành hệ thống điện.
Chương IV: Đối tượng nghiên cứu CBHD: Trần Anh Nguyện
SVTH: Trần Quốc Thái -1111044 Trang 65
Chương trình có nhiều ưu điểm:
- Tính ứng dụng cao trong thực tế cho lưới điện từ đơn giản đến phức tạp mang lại nhiều lợi ích về kinh tế - kỹ thuật cho ngành điện cũng như các ngành kỹ thuật khác.
- Mang lại hiệu quả cao với độ chính xác tin cậy
- Đảm bảo điện năng cung cấp cho các phụ tải theo yêu cầu đặt ra. - Luôn cho kết quả tối ưu nhất.
- Dễ sử dụng
Hiện tại chương trình còn có nhiều giới hạn như hàm chi phí đưa ra mới chỉ xét đến chi phí nhiên liệu mà chưa tính đến các chi phí khác. Mới chỉ giải quyết được bài toán tối ưu theo chi phí nhiên liệu mà chưa xét đến nhiều chỉ tiêu khác nhau.
Chương V: Kết luận CBHD: Trần Anh Nguyện
SVTH: Trần Quốc Thái -1111044 Trang 66
CHƯƠNG V
KẾT LUẬN
Phân bố công suất tối ưu là việc làm rất quan trọng trong hệ thống điện và được sử dụng trong các hoạt động cũng như các giai đoạn lập kế hoạch. Một số ứng dụng, nhất là trong phân phối tự động hóa, điều độ kinh tế…
Trong vận hành và quả lý hệ thống điện hay trong thiết kế và truyền tải trên hệ thống điện việc tính toán tối ưu phân bố công suất trong hệ thống điện rất quan trọng.
Tính toán tối ưu hóa phân bố công suất còn xác định được khả năng đáp ứng đáp ứng công suất của nguồn cho phụ tải. Mục tiêu chủ yếu của việc tối ưu hóa phân bố công suất là nhằm mục tiêu cực tiểu hóa chi phí nhằm đáp ứng nhu cầu công suất tải của một hệ thống trong khi vẫn đáp ứng điều kiện an ninh của hệ thống điện. Từ đó có các phương pháp vận hành thích hợp.
Vì vậy tính toán tối ưu hóa phân bố công suất là một vấn đề thiết yếu ứng dụng cao. Do đó việc ứng dụng các phần mềm tính toán đã góp phần rút ngắn thời gian tính toán và tăng độ chính xác. Tối ưu hóa phân bố công suất thì có nhiều phương pháp tính toán như: Matlab, Power World, Pss... Trong đề tài này thì em tính toán tối ưu phân bố công suất phát của các tổ máy phát nhà máy nhiệt điện trên phần mềm Matlab 2013.
Phần mềm MATLAB tính toán tối ưu phân bố công suất phát các tổ máy trong nhà máy nhiệt điện sử dụng phương pháp Lagrange kết hợp với thuật toán lặp cho kết quả tính toán có độ chính xác cao.
Trong quá trình thực hiện đề tài tốt nghiệp, em đã nghiên cứu các tài liệu có liên quan về tối ưu hóa phân bố công suất trong hệ thống điện. Em cũng đã hoàn thành mục tiêu đề ra. Cụ thể, em đã thực hiện được một số nội dung cơ bản sau:
- Tìm hiểu về hệ thống điện.
- Tìm hiểu về tối ưu hóa phân bố công suất và phương pháp tính toán tối ưu hóa phân bố công suất trong hệ thống điện.
Chương V: Kết luận CBHD: Trần Anh Nguyện
SVTH: Trần Quốc Thái -1111044 Trang 67
- Tìm hiểu phần mềm MATLAB, ứng dụng phần mềm MATLAB thiết kế một chương trình tính toán tối ưu phân bố công suất phát giữa các tổ máy phát nhiệt điện.
- Dùng phần mềm kiểm tra tính toán bằng tay với hệ thống gồm có ba tổ máy phát nhiệt điện.
- Mở rộng chương trình với hệ thống gồm hai mươi tổ máy phát nhiệt điện. Tuy nhiên do thời gian và kiến thức còn hạn chế nên nội dung của đề tài chủ yếu là xoay quanh các vấn đề tối ưu hóa các tổ máy phát nhiệt điện, chương trình Matlab còn có nhiều giới hạn như hàm chi phí đưa ra mới chỉ xét đến chi phí nhiên liệu mà chưa tính đến các chi phí khác. Mới chỉ giải quyết được bài toán tối ưu theo chi phí nhiên liệu mà chưa xét đến các chỉ tiêu khác như: Tối ưu về tổn thất công suất, tối ưu điện áp… Việc kết hợp các bài toán tối ưu đó đòi hỏi chương trình phức tạp hơn. Hy vọng các đề tài sau sẽ khai thác sâu hơn về ứng dụng MATLAB để đưa ra ứng dụng tính toán khác phong phú, đa dạng hơn.
SVTH: Trần Quốc Thái -1111044 Trang 68
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tài Liệu Tiếng Việt
[1] Trần Trung Tính, Bài giảng môn học Hệ Thống Điện 1, Trường Đại Học Cần Thơ.
[2] Nguyễn Trung Nhân, Giáo trình Vận Hành và Điều Khiển Hệ Thống Điện, Trường Đại Học Công Nghiệp Thành Phố Hồ Chí Minh.
[3] Trần Bách, Giáo trình Lưới Điện “Nhà xuất bản Khoa Học và Kỹ Thuật”.
[4] Nguyễn Hoàng Hải-Nguyễn Việt Anh, Lập Trình MATLAB và Ứng Dụng “Nhà xuất bản Khoa Học và Kỹ Thuật”.
[5] Võ Ngọc Điều, Giáo trình Vận Hành Hệ Thống Điện và Tối Ưu Hóa Phân Bố Công Suất, Trường Đại Học Bách Khoa Thành Phố Hồ Chí Minh.
[6] Trần Trung Tính, Bài giảng môn học Vận Hành Hệ Thống Điện, Trường Đại Học Cần Thơ.
Tài Liệu Tiếng Anh
[7] Allen J. Wood Bruce F. Wollenberg Gerald B. Sheblé; Power Generation, Operation, And Control; Third Edition, pp. 150-153.
[8] Surekha P, Dr.S.Sumathi; Solving Economic Load Dispatch problems using Differential Evolution with Opposition Based Learning. Issue 1, Volume 9, January 2012.