Phương pháp giải bài toán tối ưu phối hợp các tổ máy phát điện trong thị

4. Phương pháp nghiên cứu

2.6. Phương pháp giải bài toán tối ưu phối hợp các tổ máy phát điện trong thị

trường điện

Phối hợp các tổ máy phát điện sao cho đạt lợi nhuận cực đại là vấn đề lớn trong quá trình vận hành, giải pháp với lợi nhuận đạt cực đại được gọi là giải pháp tối ưu. Xét trên toàn thời gian đủ lớn, nếu giải pháp nào vẫn đạt tối ưu thì giải pháp được tìm gọi là tối ưu. Một số tác giả đã nghiên cứu vấn đề này với các phương pháp khác nhau. Một trong những phương pháp toán học phổ biến được sử dụng là

Lagrangian relaxation cải tiến [4, 5], quy hoạch động [9, 10], các phương pháp trí tuệ nhân tạo như giải thuật di truyền học [2, 6, 12], mạng nơ ron nhân tạo [18, 19], giải thuật mờ [14]...

Trong [4, 5] tác giả đề xuất một phương pháp Lagrangian relaxation cải tiến cho vấn đề phối hợp các tổ máy phát. Thuật toán Lagrangian relaxation cải tiến đưa ra được kiểm tra và so sánh với Lagrangian Relaxation thông thường (LR), thuật toán di truyền (GA), lập trình tiến hóa (EP), Lagrangian Relaxation và thuật toán di truyền (LRGA), và thuật toán di truyền dựa trên phân loại đặc trưng đơn vị (GAUC) trên hệ thống với số tổ máy phát từ 10 đến 100. Kết quả đạt được của phương pháp này là chi phí thấp hơn và thời gian tính toán nhanh hơn các phương pháp kia khi áp dụng cho cùng một hệ thống.

Quy hoạch động (Dynamic Programming, DP) [9, 10] là nền tản kỹ thuật được ứng dụng trong vấn đề tối ưu hóa các tổ máy và được sử dụng rộng rãi trên cả thế giới. Kỹ thuật quy hoạch động sử dụng một giải thuật tìm kiếm gồm nhiều giai đoạn để đạt được giải pháp tối ưu trong việc liên kết các hệ thống lại với nhau. Ưu điểm của giải pháp này là tính linh hoạt và tính thích nghi của giải pháp - chúng có thể dễ dàng sửa đổi các đặc trưng mô hình của các hệ thống đặc biệt.

Sự tìm kiếm giải thuật tối ưu có thể được thiết lập xuất phát từ khoảng thời gian cuối cùng và quay trở lại trạng thái ban đầu. Giải thuật này lờ đi trạng thái trước đó của các tổ máy và vì thế không thể tính đến sự phụ thuộc thời gian của giá khởi động và cực tiểu các ràng buộc về thời gian lên máy và xuống máy.

Một giải thuật khác, tìm kiếm xuất phát từ khoảng thời gian đầu đến cuối cùng, lưu trữ những chi phi vận hành hoặc những lợi nhuận trong quá trình tính toán, sau đó quay lại tìm khoảng cuối cùng đến đầu tiên để đưa vào hoạch định tối ưu. Phương pháp thứ hai này không chỉ cho phép trạng thái trước đó của các tổ máy đang vận hành mà còn tính toán từng công đoạn; Nó cũng cho phép các điều kiện ban đầu được dễ dàng. Vì vậy, việc tính toán có thể đạt được trong khoảng thời gian theo yêu cầu.

Vấn đề chính của giải pháp quy hoạch động là xác định đường cong. Cho hệ thống gồm N tổ máy, sẽ có 2N-1 khả năng liên kết tại mỗi thời điểm. Trong khi các

ràng buộc tổ máy và hệ thống của các hệ thống tiêu biểu nhằm giảm bớt số lượng này, và lưu trữ các khả năng liên kết khả thi tại mỗi giờ hay nửa giờ mà vẫn không đạt được cho dù là hệ thống bình thường. Vì vậy, giải thuật Heuristic (sửa sai) đã được tìm kiếm để giải quyết cho tất cả các mối liên kết của các tổ máy. Heuristic không được sử dụng nhiều trong các giải pháp tối ưu và trong một số trường hợp có thể yêu cầu một số ràng buộc đạt được giải pháp.

Trong khi đó, từ vấn đề lợi nhuận tối đa của việc phối hợp các tổ máy được xác định cho từng tổ máy, giả thuật quy hoạch động cho từng tổ máy được sử dụng.

Giải thuật di truyền học [2, 6, 12] là mục đích tổng quát của các kỹ thuật tối ưu hóa bởi giải thuật di truyền hoc đã được tìm thấy trong hệ thống sinh vật học.

Giải thuật di truyền gồm một tập hợp của các tế bào có kích thước như nhau hoặc các phần tử của các ma trận. Nhiễm sắc thể của giải thuật di truyền học bao gồm một chuỗi số nguyên luân phiên đại diện cho chuỗi các chế độ vận hành trước của các tổ máy (các hoạt động/lần đặt trước). Kết quả đạt được là thuật toán mạnh mẽ và thời gian thực hiện được cải thiện. Ngoài ra, số lần tối thiểu các tổ máy lên và xuống được mã hoá trực tiếp trong nhiễm sắc thể, vì vậy tránh việc sai số do sai lệch không gian tìm kiếm. Kết quả thử nghiệm với các hệ thống lên đến 100 tổ máy trong suốt 12 giờ.

Lợi nhuận tối đa của việc phối hợp các tổ máy, sự thích hợp của mỗi tế bào được đo lường thông qua mức độ lợi nhuận của chúng và sau đó tính tổng lợi nhuận của các tế bào thích hợp. Nhược điểm của giải pháp là tốc độ hội tụ của giải pháp.

Phương pháp mạng neuron nhân tạo trong tài liệu [18] trình bày để giải quyết bài toán vận hành phối hợp vận hành tối ưu các tổ máy phát điện. Mạng neuron nhân tạo (ANN) là các mô hình hệ thống bộ não người. Chúng mô phỏng thông qua các lớp neuron của quá trình xử lý các phần tử được gọi là các neuron. Mỗi neuron nhận các đầu vào từ một số neuron lân cận khác, nhưng chỉ có duy nhất một ngõ ra. Các neuron được liên kết với các neuron khác.

Neuron trong một lớp có thể liên kết với một neuron khác hoặc chúng không được kết nối với bất cứ neuron nào. Trong khi đó, các neuron trong cùng một lớp luôn luôn liên kết với neuron khác trong lớp. Việc liên kết với các neuron khác là sự

thay đổi các hệ số trọng lượng của kết nối. Ngõ ra của mỗi neuron là tổng của tất cả các ngõ vào và hệ số trọng lượng của chúng.

Thiết kế một mạng neuron gồm: - Sắp xếp các neuron trong các lớp.

- Xác định loại kết nối giữa các neuron của các lớp khác nhau. - Xác định các đường ngõ vào của các neuron và ngõ ra. - Kiểm tra hệ số trọng lượng của kết nối.

Như vậy từ việc thành lập các ngõ vào của mạng neuron ta ứng dụng chúng vào trong bài toán phối hợp tổ máy tối ưu, coi ngõ vào của mạng neuron là các tổ máy và ta tìm ngõ ra của mạng neuron là trạng thái của các tổ máy để đạt được lợi nhuận tối đa.

Hiện nay mạng neuron được ứng dụng rất rộng rãi trong các bài toán điện. Tuy nhiên việc xác định lớp và loại liên kết của mạng neuron còn gây khó khăn để huấn luyện mạng neuron trong khoảng thời gian nhất định. Phương pháp này yêu cầu nhiều thời gian để huấn luyện thành công mạng neuron.

Ứng dụng giải thuật mờ trong [14] trình bày để giải quyết bài toán phối hợp các tổ máy phát điện. Giải thuật mờ cũng được sử dụng nhiều trong bài toán điện, đặt biệt là các bài toán mà ngõ ra dùng để điều khiển đối tượng nào đó. Nhược điểm nhất của giải thuật mờ là các biến ngõ vào không được rõ ràng, do vậy việc vận dụng các công thức toán học để tính toán chúng gặp nhiều khó khăn.

2.7. Kết luận

Các phương pháp khác nhau đã được trình bày để giải quyết bài toán tối ưu hóa vận hành các nguồn phân tán có tiêu hao nhiên liệu trong một thì trường điện phát điện cạnh tranh phối hợp các tổ máy phát, đã chỉ ra đưa những ưu và nhược điểm của từng phương pháp. Từ đó đưa ra một thuật toán toàn diện kết hợp những thế mạnh của các phương pháp khác nhau và khắc phục điểm yếu của nhau sẽ là một phương pháp phù hợp để giải quyết vấn đề. Các phương pháp lập trình toán học được đề xuất là quy hoạch động (DP), Lagrangian Relaxation, lập trình số nguyên hỗn hợp (Mixed Integer Programming)...

Như vậy cùng một bài toán sẽ có nhiều phương pháp tiếp cận vấn đề, như bài toán tối ưu hóa các tổ máy phát điện cũng đã có nhiều tác giả giải quyết vấn đề theo nhiều cách khác nhau, và mỗi phương pháp có những ưu và nhược điểm riêng [1.3]. Trong đề tài này tác giả xây dựng Mô hình toán học và sử dụng Hàm chi phí phát điện của tổ máy phát điện để giải quyết vấn đề.

Chương 3

THUẬT TOÁN UNIT DECOMMITTMENT

TRONG VẬN HÀNH TỐI ƯU CÁC TỔ MÁY PHÁT ĐIỆN 3.1. Đặt bài toán

Bài toán sẽ phối hợp các tổ máy phát điện để đạt lợi nhuận cực đại. Từ các số liệu ban đầu của từng tổ máy như: công suất cực đại, công suất cực tiểu, các hằng số chi phí nhiên liệu của tổ máy, khả năng tăng công suất, khả năng giảm công suất của tổ máy,... và giá điện sàn trên thị trường.

Trong quá trình tính toán để giải quyết bài toán, giả thuyết thị trường điện là thị trường cạnh tranh hoàn hảo, không có sự chi phối của EVN, không có sự làm giá của các nhà máy điện có công suất lớn (có khả năng chi phối đến an ninh hệ thống), tổng nguồn điện của hệ thống là dư thừa mà các nhà máy điện cạnh tranh phát điện một cách công bằng dựa vào giá điện trên thị trường điện.

Lợi nhuận phát điện chính bằng số dư của giá bán trừ cho chi phí phát điện và chi phí mua điện từ các công ty điện lực nếu có, để lợi nhuận tối đa thì chi phí phát điện phải tối thiểu, quan hệ này được thể hiện qua biểu thức sau:

24   1 1 1 N N t t t t t i i i m t i i LN  P C P  P                (3.1) Trong đó

λk giá điện do cục điều tiết đưa ra trong từng thời điểm trong ngày Ci công suất phát của nguồn thứ i

Pi chi phí vận hành của nguồn phát i

Pm Công suất mua từ công ty điện phân phối khi nguồn điện phân tán không đủ cung cấp cho phụ tải

N số nguốn phát 1 N t t i i P  

 tổng doanh thu của công ty điện trong một giờ

  1 N i i i C P 

 chi phi sản xuất điện năng

t t m P

 chi phí mua điện từ thì trường điện phân phối khi các nguồn điện phân tán không đủ đáp ứng nhu cầu phụ tải

Yêu cầu đặt ra đối với các công ty điện lực là tối đa hóa lợi nhuận: 1 1 ( ) i N N t P i i i i i Max  P C P            (3.2)

và điều kiện về ràng buộc khi đó sẽ là: Cân bằng công suất:

1 N t t t i m tai tt i P P P P     

Giới hạn về công suất: Pitmin  Pit Pitmax

Giới hạn về công suất mua từ công ty điện phân phối: Pmt Pmtmax

Thời gian bật tắt Ton ≥ Ton min và Toff ≥ Toff min

Chế độ bật tắt các tổ máy: P ti UR P t i( 1) Trong đó:

UR suất tăng công suất từng tổ máy trong quá trình khởi động tổ máy

min t i P , max t i P

các giới hạn công suất của nhà máy thứ i

t tai

P công suất mà tải đòi hỏi hệ thống phải cung cấp

t tt

P công suất tồn thất khi mua điện từ công ty phân phối điện hoặc do các tổ máy phát phân tán gây ảnh hưởng khi cung cấp nguồn điện cho các phụ tải.

max

t m

P Công suất lớn nhất mà công ty phân phối điện có thể bán cho

các phụ tải

Ton thời gian bật tổ máy phát các nguồn phân tán. Toff thời gian tắt tổ máy phát các nguồn phân tán.

Toff min thời gian nhỏ nhất tắt tổ máy phát các nguồn phân tán.

Ton min thời gian nhỏ nhất bật tổ máy phát các nguồn phân tán.

Trong đề tài giá bán điện là giá thị trường hoặc là giá ước lượng.

3.1.1. Mô hình bài toán

Hình 3.1. Phối hợp các tổ máy phát điện trên cơ sở thị trường điện

Mỗi tổ máy phát có chi phí phát điện là một biến phức λ và Ứng với mỗi tổ máy ta tìm tổng chi phí phát điện bé nhất dựa vào biến X bao gồm: chi phí nhiên liệu, khởi động máy, tắt máy và chi phí tổ máy chạy không tải.

Nếu tại thời điểm t, dự báo phụ tải yêu cầu là Lt và: - Nếu 1 N t t i i P L  

 thì phối hợp các tổ máy nhằm giảm λt. - Nếu 1 N t t i i P L  

 thì phối hợp các tổ máy nhằm tăng λt.

Mục tiêu của bài toán là tính chi phí phát điện bé nhất, thời điểm phát điện của từng tổ máy. Từ đó, tính lợi nhuận thu được từng tổ máy và lợi nhuận tổng quá trình phát điện của các tổ máy phát đạt giá trị lớn nhất.

Để tối ưu hóa lợi nhuận thì ta sử dụng phương pháp chia từng tổ máy và tìm lợi nhuận tối đa của từng tổ máy. Sau đó, cộng tổng lợi nhuận của các tổ máy trong nhà máy lại với nhau.

Việc xem xét và đánh giá cho mỗi giai đoạn điều khiển kế hoạch hoạt động của các tổ máy và dự báo giá cho các tổ máy dựa trên cơ sở lợi nhuận.

Như vậy, khi có hệ thống điện với N tổ máy phát điện và khung giá điện trên thị trường xác định tại thời điểm nào đó. Bài toán này yêu cầu xác định các thời điểm thời gian khởi động máy, thời gian tắt máy và dung lượng công suất phát của tất cả các tổ máy tại mỗi nấc thời gian t mà ta khảo sát tại một khoảng thời gian để lập kế hoạch hoạt động cho các tổ máy (T). Vì vậy, lợi nhuận tổng cộng của tất cả

các máy phát phải đạt cực đại, dựa vào đối tượng là các ràng buộc của tổ máy. Giá điện trên thị trường có sự thay đổi liên tục trong khoảng thời gian lập kế hoạch vận hành tối ưu của các tổ máy và công suất phát của từng tổ máy sẽ phụ thuộc vào tổng chi phí nhiên liệu cho tổ máy và các ràng buộc theo đó (Hình 3-1).

Các vùng nằm phía trên hàm chi phí nhiên liệu sẽ dẫn đến lợi nhuận trong khoảng đó, nghĩa là giá bán điện trên thị trường tại thời điểm λ cao hơn tổng chi phí nhiên liệu cho tổ máy để phát công suất lên lưới. Còn các vùng nằm phía dưới hàm chi phí nhiên liệu thì không thu được lợi nhuận trong khoảng thời gian đó. Khi các tổ máy phát công suất điện lên lưới, nghĩa là giá bán điện trên thị trường tại thời điểm λ thấp hơn tổng chi phí nhiên liệu. Một hệ thống điện luôn tính toán thế nào để tối đa lợi nhuận và giảm thiểu chi phí phát công suất của hệ thống, khi đó việc vận hành hệ thống điện này có tính khả thi cao.

Đối với các nguồn năng lượng tái tạo thì tại bất kỳ thời điểm nào cũng phát với công suất cực đại, phụ thuộc vào điều kiện tự nhiên tại vị trí đo. Khi đó các nguồn năng lượng tái tạo có thể coi là các phụ tải âm.

3.1.2. Tính toán lợi nhuận trong thị trường điện cạnh tranh

Cho một hệ thống điện với n tổ máy phát điện và khung giá điện thị trường xác định nào đó cho trước, bài toán này yêu cầu ta đi xác định các thời gian khởi động máy, thời gian tắt máy và dung lượng công suất phát của tất cả các tổ máy tại mỗi nấc thời gian t mà ta khảo sát tại một khoảng thời gian mà ta lập kế hoạch hoạt động cho các tổ máy n. Vì vậy lợi nhuận tổng cộng của tất cả các máy phát phải đạt cực đại, dựa vào đối tượng là các ràng buộc của tổ máy, để đạt được lợi nhuận cực đại thì chi phí khi phát các tổ máy phải nhỏ nhất. Ngoài giá điện và việc phát các tổ máy vào lưới điện nhỏ (MicroGird) bài toán còn tính đến việc khi nguồn công suất phát tại các tổ máy không đủ; hoặc do chi phí phát các tổ máy lúc này còn tốn kém hơn việc phải mua thêm điện từ các công ty phân phối điện; ngoài ra còn xét tới ảnh hưởng của tổn thất khi đưa nguồn phân tán vào hay đưa nguồn từ lưới điện truyển tải của các công ty phân phối điện.

Giá điện trên thị trường thay đổi liên tục trong khoảng thời gian lập kế hoạch