6. Bố cục luận văn
1.3.3. Giải bài toán OPF
Thực tế, bài toán OPF không thoã mãn các ựiều kiện Krush-Kuhn- Tucker, cụ thể [2][4][36]:
- hàm mục tiêu là không trơn hoặc không lồi (ựường cong chi phắ phát ựiện của nhà máy nhiệt ựiện);
- biến số thay ựổi theo các bước rời rạc (nấc phân áp, ựiện kháng rẽ nhánh kiểu truyền thống);
- thực tế yêu cầu bài toán vừa thoã mãn nhiều mục tiêu, ựồng thời phải ựược tối ưu.
để áp dụng các ựiều kiện Krush-Kuhn-Tucker, các hàm số không trơn ựược biến ựổi gần giống với các mô hình trơn và mọi biến số ựược xem là liên tục. Sau khi tìm ựược nghiệm của bài toán liên tục, cần phải ựiều chỉnh chắnh xác theo các biến rời rạc hoặc các ựiểm gấp khúc của hàm số. Nhiều mục tiêu có thể ựược tối ưu ựồng thời bằng cách tối ưu một hàm mục tiêu vô hướng, mà hàm này là tổng trọng số của các hàm mục tiêu ựơn. Giải bài toán PF có thể tìm ựược nghiệm của bài toán tối ưu. Có hai phương pháp khác nhau ựã ựược triển khai, phụ thuộc vào phạm vi mà thuật toán PF sử dụng trong quá trình tối ưu hoá [12][14][36].
Loại 1: các thuật toán này sử dụng thuật toán PF tách biệt với thuật toán tối ưu hoá. Bài toán phi tuyến ựược xấp xỉ gần ựúng và tìm nghiệm các ựiều kiện tối ưu của bài toán gần ựúng. điểm ban ựầu là một nghiệm PF với một quá trình lặp, PF truyền thống tìm nghiệm mới trong mỗi bước lặp.
Loại 2: các phương trình công suất ựược tắch hợp trong thuật toán tối ưu như là các ràng buộc ựẳng thức. Thay vì xấp xỉ gần ựúng bài toán phi tuyến, các ựiều kiện tối ưu của bài toán ựược giải quyết.
Thuận lợi của thuật toán OPF Loại 1 là chúng dùng phương pháp tối ưu ổn ựịnh với kỹ thuật tuyến tắnh và không theo qui luật dò tìm. Các ràng buộc ựẳng thức và bất ựẳng thức ựược tuyến tắnh hoá và hàm mục tiêu ựược thay thế bởi xấp xỉ tuyến tắnh hoặc xấp xỉ bậc hai của nó. Do ựó, thuật toán
Loại 1 sử dụng kỹ thuật tối ưu LP hoặc QP mà kiểm soát tốt các ràng buộc ựẳng thức và bất ựẳng thức.
Thuật toán OPF Loại 2 bắt ựầu với công thức ựầy ựủ các ựiều kiện tối ưu. Mục ựắch là tìm nghiệm cho các ựiều kiện tối ưu mà chứa các ựạo hàm của hàm mục tiêu và các ràng buộc. Phần lớn các ràng buộc ựẳng thức là các phương trình công suất, vì vậy mỗi bước lặp của thuật toán tối ưu tiến ựến gần nghiệm PF và nghiệm OPF. Việc kiểm soát các ràng buộc bất ựẳng thức là vấn ựề chủ yếu trong khi giải bài toán.