2.5.3 Lập chương trình tính toán vị trí và dung lượng bù tối ưu
Trong thời gian gần đây, ngôn ngữ lập trình GAMS cho phép lập các bài toán tối ưu được phát triển và có những ứng dụng rộng rãi trong bài toán tối ưu nói chung và trong qui hoạch HTĐ. GAMS có khả năng giải quyết tốt các bài toán tối ưu trong HTĐ bằng các thuật toán giải được xây dựng sẵn trong chương trình (solver). Do đó, nghiên cứu này sử dụng GAMS lập chương trình tính toán lựa chọn vị trí và dung lượng bù tối ưu khi xét đến tính ngẫu nhiên của phụ tải. Chương trình được xây dựng sẽ mang tính linh hoạt, đáp ứng yêu cầu người dùng hơn là những chương trình ứng dụng có sẵn.
2.5.4 Giới thiệu ngôn ngữ lập trình GAMS
GAMS được phát triển để giải quyết vấn đề tối ưu toán học lớn và có thể giải quyết được nhiều bài toán tối ưu như [14]:
- Bài toán qui hoạch tuyến tính - LP (Linear Programming)
- Bài toán qui hoạch phi tuyến - NLP (Nonlinear Programming)
- Bài toán qui hoạch phi tuyến rời rạc - DNLP (Nonlinear Programming with Discontinuous derivatives)
- Bài toán qui hoạch nguyên thực hỗn hợp - MIP (Mixed Integer Programming), RMIP (Relaxed Mixed Integer Programming)
- Bài toán qui hoạch phi tuyến nguyên thực hỗn hợp - MINLP (Mixed Integer Nonlinear Programming), RMINLP (Relaxed Mixed Integer Nonlinear Programming)…
Cần phải nhấn mạnh rằng, GAMS không phải là một chương trình ứng dụng sẵn trong HTĐ như PowerWorld, Etap, PSS/E, PSS/Adept… mà là một công cụ, một ngôn ngữ máy, để xây dựng các chương trình tính toán dựa trên sự hiểu biết đầy đủ về HTĐ.
Qua quá trình phát triển, GAMS đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực và rất thành công trong lĩnh vực tính toán qui hoạch, tối ưu HTĐ. GAMS là chương trình cho phép lập các bài toán tối ưu với những mô hình lớn và phức tạp. Mô hình được trình bày ngắn gọn và đơn giản, cho phép sử dụng những liên hệ đại số và miêu tả mô hình độc lập với giải thuật tính toán. Hơn nữa, GAMS cung cấp một số thuật toán giải bài toán tối ưu qua các solver được xây dựng sẵn như trong Bảng 2.2 [14].
Bảng 2.2: Modul các thuật toán giải trong GAMS
TT Loại bài toán Thuật toán giải (Solvers)
1 LP MINOS, ZOOM, MPSX, SCICONIC, OSL, XA,
CPLEX, SNOPT, BDMLP
2 NLP MINOS, CONOPT, GRP, NPSOL, PATHNLP
3 DNLP MINOS, CONO, SNOPT
4 MIP, RMIP BDMLP, CPLEX, CPLEXPAR, OSL, XA, ZOOM
5 MILP ZOOM, MPSX, SCICONIC, OSL, XA
6 MINLP, RMINLP DICOPT, SBB, MINOS, BONMIN
Cấu trúc chương trình
Cấu trúc chương trình lập trong GAMS gồm những thành phần cơ bản sau:
i) Set (khai báo kích thước các mảng số liệu)
ii) Scalar, parameter, table (khai báo và nhập số liệu) iii) Variables (khai báo biến)
iv) Equations (khai báo và xây dựng các phương trình toán như hàm mục tiêu, ràng buộc, giới hạn…)
v) Model và Solver (xây dựng bài toán và gọi thuật toán giải) vi) Output (in kết quả)
Mọi bài toán tối ưu đều có thể lập trên GAMS bằng những thành phần cơ bản trên. Phần nhập số liệu đầu vào có thể thực hiện đơn giản dưới dạng gán trực tiếp, dạng vector hoặc dưới dạng bảng. Giống như các ngôn ngữ lập trình khác, GAMS có thể sử dụng các lệnh chuẩn như IF-THEN, WHILE, LOOP…
Phần linh hoạt nhất trong GAMS là phần xây dựng bài toán MODEL với một MODEL bao gồm hàm mục tiêu và các phương trình ràng buộc. Người sử dụng có thể lập nhiều MODEL bằng cách thay đổi số phương trình ràng buộc
và hàm mục tiêu mà không phải thay đổi cấu trúc chương trình. Tính năng này rất hữu dụng khi cần giải quyết một vấn đề với nhiều ràng buộc khác nhau.
Ứng dụng GAMS trong HTĐ
GAMS đã được ứng dụng rất nhiều trong lĩnh vực tính toán qui hoạch và tối ưu HTĐ với một số bài toán nổi bật như:
i) Qui hoạch nguồn và lưới điện
ii) Lựa chọn vị trí và công suất tối ưu của tụ điện, DG, hệ thống tích trữ năng lượng và thiết bị FACTS
iii) Vận hành tối ưu các nhà máy điện iv) Vận hành tối ưu HTĐ…
2.5.5 Thuật toán và solver BONMIN trong chương trình GAMS
GAMS cung cấp một ngôn ngữ, môi trường lập trình và các solver có tính năng, giải thuật sẵn cho phép thực hiện các thuật toán để tìm kết quả tối ưu với những mô hình bài toán mở được thiết lập bởi người lập trình (sử dụng).
BONMIN là solver được tích hợp trong nguôn ngữ lập trình GAMS để giải các bài toán qui hoạch phi tuyến nguyên thực hỗn hợp (mixed-integer nonlinear programming - MINLP). Vì vậy, nó có khả năng tìm nghiệm tối ưu đối với những bài toán phi tuyến qui mô lớn với các biến nguyên thực hỗn hợp và tỏ ra phù hợp với bài toán tối ưu lớn trong HTĐ. Thuật toán nhánh cận (branch-and-bound) được sử dụng làm cơ sở để giải một bài toán qui hoạch phi tuyến liên tục ở mỗi nút của cây tìm kiếm và phân nhánh trong các biến nguyên [13].
2.6 Ví dụ
Mô hình và chương trình tính toán được kiểm tra trên sơ đồ LĐPP 33nút, điện áp 22kV như trên Hình 2.10. Phụ tải cực đại và thông số của lưới điện trong PL1.