Khi những con chim cu non lớn lên và trưởng thành, chúng sẽ sống trong khu vực và môi trường của chúng một thời gian. Nhưng khi tới thời gian để sinh sản,
Chương 3: Phương pháp Cuckoo Search
chúng nhập cư đến những môi trường sống mới và tốt hơn. Sau khi các nhóm chim cúc cu được hình thành ở các mơi trường khác nhau, với giá trị lợi nhuận tốt nhất được chọn làm mục tiêu cho những con cúc cu khác nhập cư. Khi trưởng thành chim cu sống trong tất cả các mơi trường, rất khó để nhận ra chim cu thuộc nhóm nào. Để giải quyết vấn đề này,chim cu sẽ được phân nhóm theo phương pháp phân cụm “K-means” (k từ 3-5). Sau khi, các nhóm chim cu được cơng bố giá trị lợi nhuận trung bình của chúng đã được tính tốn. Tiếp sau đó, giá trị tối đa của những lợi nhuận trung bình này sẽ xác định nhóm mục tiêu và do đó, mơi trường sống tốt nhất của nhóm đó là mơi trường sống mới cho chim cu di cư. Khi di cư về phía điểm mục tiêu, chim cu không bay thẳng đến nơi sinh sống. Chúng chỉ bay một đoạn đường và cũng có một độ sai lệch. Sự chuyển động này được thể hiện rõ ràng trong hình 3.3. Mỗi con chim cúc cu chỉ bay một đoạn λ% của tất cả các khoảng cách đến mơi trường sống mục tiêu và cũng có độ lệch φ radian. Hai tham số λ và φ, giúp chim cúc cu tìm kiếm nhiều địa điểm hơn trong mơi trường sống. Đối với mỗi con chim cúc cu λ và φ được định nghĩa như sau:
λ ~ U(0,1) φ ~ U (ω, -ω)
Trong đó, λ∼U (0, 1) có nghĩa là λ là số ngẫu nhiên từ 0 đến 1. ω là tham số hạn chế độ lệch so với môi trường sống của mục tiêu nó dao động trong khoảng π/6 (rad). Khi tất cả chim cúc cu di cư đến điểm mục tiêu và môi trường sống mới đã được xác định, mỗi con chim cúc cu trưởng thành được cho một số trứng. Sau đó, xem xét số lượng trứng dành riêng cho mỗi con chim, một ELR được tính cho mỗi con chim cúc cu. Sau đó q trình đẻ trứng mới bắt đầu lại.
3.3.4 Tính hội tụ của chim cúc cu
Sau một số lần lặp lại, tất cả quần thể chim cúc cu chuyển sang một môi trường sống tốt nhất với sự giống nhau tối đa của trứng với các loài chim chủ và cũng với các nguồn thực phẩm tối đa. Môi trường sống này sẽ sản sinh ra lợi nhuận tối đa chưa từng có. Sẽ có ít trứng thất thốt nhất trong điều tốt nhất này mơi trường sống. Hội tụ hơn
Chương 3: Phương pháp Cuckoo Search
95% các loại chim cúc cu giống nhau môi trường sống đặt dấu chấm hết cho Thuật tốn tối ưu hóa Cuckoo.
3.4 Ứng dụng thuật tốn trong trong trang trại gió
Hiệu ứng Wake được lồng ghép vào chương trình tính tốn cơng suất để tìm ra cơng suất lớn nhất. Cụ thể như sau:
Bước 1: Sau khi có vị trí phân bố tua-bin ban đầu, chương trình sẽ thực hiện kiểm tra từng tua-bin trong trang trại gió có kích thước LxL theo các điều kiện thỏa để xảy ra hiệu ứng Wake (kiểm tra bằng điều kiện giới hạn nhỏ nhất xảy ra hiệu ứng Wake). Nếu xảy ra hiệu ứng Wake, sẽ thực hiện tính tốn cơng suất tại các tua-bin đó. Q trình sẽ thực hiện kiểm tra từ tua-bin thứ 2 đến tua-bin thứ N. Các tua-bin không bị ảnh hưởng bởi hiệu ứng Wake coi như nhận được cơng suất gió là tối đa.
Cơng suất tổng sẽ bằng tổng công suất của N tua-bin.
Bước 2: Vị trí tua-bin tiếp theo của tua-bin sẽ được chương trình chính của thuật tốn CSA cập nhật từ giá trị tua-bin ở vịng lặp thứ nhất. Q trình được tính tốn tương tự vòng lặp 1, kiểm tra ảnh hưởng của hiệu ứng Wake cho từng tua-bin, sau đó tính ra cơng suất tổng cho vịng lặp thứ 2. Q trình được tiếp diễn cho tới vịng lặp thứ k của chương trình chính (k cho trước).
Hình 3.3 trình bày sơ đồ thuật tốn CSA cho việc tìm kiếm vị trí tối ưu lắp đặt tua- bin gió để có được cơng suất lớn nhất.
Chương 3: Phương pháp Cuckoo Search
Kết luận
KẾT LUẬN
Sau một thời gian nghiên cứu và làm việc dưới sự hướng dẫn tận tình của Ths. Nguyễn Đăng Khoa cùng với sự giúp đỡ của bạn bè trong khoa Công Nghệ trường Đại học Cần Thơ. Em đã hồn thành đồ án điện cơng nghiệp và đạt được một số kết quả như sau:
- Nêu được tổng tiềm năng phát triển điện gió ở thế giới và Việt Nam. - Đã tìm hiểu cấu tạo mơ hình che chắn gió của tua-bin.
- Nghiên cứu, xây dựng thuật tốn Cuckoo Search trong việc bố trí tối ưu tua-bin gió.
Do đây là đề tài còn rất mới đối với bản thân, khả năng nhận thức còn hạn chế nên đồ án vẫn còn một số khâu chưa hồn chỉnh, cịn nhiều vấn đề chưa đề cập đến. Những nghiên cứu này chỉ dừng lại ở lý thuyết, thiếu quá trình thực nghiệm thực tế.
Vì thế em rất mong các thầy đóng góp thêm nhiều ý kiến, nhận xét quý báu để kiến thức của em được hoàn thiện hơn.
Em xin chân thành cảm ơn!
Cần Thơ, ngày…tháng…năm 2021
Tài liệu tham khảo
TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu tiếng Anh:
1. Xin-She Yang,Suash Deb, “Cuckoo Search via Lévy Flights”,IEEE,2009:210- 214.
2. “Cuckoo Search Optimization”- A Review Ms.Anuja.S.Joshi, Mr. Omkar Kulkarni, Dr. Kakandikar G. M, Dr. Nandedkar V.M.
3. “Cuckoo Optimization Algorithm” Ramin Rajabioun.
Tài liệu tiếng Việt:
1. Nguyễn Đăng Khoa, Võ Ngọc Điều, Lê Đình Văn, “Tối ưu vị trí tua-bin trong nhà máy điện gió sử dụng phương pháp tìm kiếm tia sét”.
2. Lê Thanh Thỏa, Võ Ngọc Điều Bộ môn Hệ thống điện - Khoa Điện - Điện tử - Trường Đại học Bách khoa TP. HCM, “Xác định tối ưu vị trí tua-bin trong trang trại gió sử dụng thuật tốn tìm kiếm.”
3. Trịnh Minh Sơn, “Xác định vị trí tối ưu tua-bin để nâng cơng suất trại gió hiện hữu sử dụng thuật tốn tìm kiếm.”