Điều độ kinh tế hệ thống thủy nhiệt điện

Nội dung text: Điều độ kinh tế hệ thống thủy nhiệt điện

1. ĐIỀU ĐỘ KINH TẾ HỆ THỐNG THỦY NHIỆT ĐIỆN ECONOMIC DISPATCH FOR HYDROTHERMAL SYSTEMS Lê Chí Kiên (*), Đoàn Nguyên Nhật ( ) (*) Khoa Điện - Điện tử; Trường Đại học Sư Phạm Kỹ Thuật Tp. Hồ Chí Minh ( ) Học viên cao học ngành Thiết bị, mạng & nhà máy điện; Trường Đại học Sư Phạm Kỹ Thuật Tp. Hồ Chí Minh ABSTRACT This paper presents the Hopfield Lagrange Network (HLN) method for solving economic dispatch for short-term hydrothermal systems problem. In the problem, the water head taken into account is fixed according to short-term scheduled reservoirs and the negligible difference in a day between water inflow and discharge. The main objective of the problem is to minimize the total system generation cost while satisfying the system constrains of the generating limits and available water. HLN is a combination of Lagrangian function and continuous Hopfield neural network where the Lagrangian function is directly used as the energy function for the continuous Hopfield neural network. In the HLN method, its energy function augmented by Hopfield terms from the continuous Hopfield network could damp out oscillation of the conventional Hopfield network during the convergence process. Consequently, the proposed HLN can overcome the disadvantages of the conventional Hopfield network in solving optimization problems for its simpler implementation, better global solution, faster convergence time, and larger scale applications. Key words: short-term hydrothermal scheduling; Hopfield Lagrange Network; fixed head; economic dispatch. TÓM TẮT Bài báo trình bày phương pháp Hopfield Lagrange Network (HLN) giải bài toán điều độ kinh tế hệ thống thủy nhiệt điện ngắn hạn. Trong bài toán này, chiều cao cột nước được xét là không đổi tương ứng với các hồ điều tiết ngắn hạn, lưu lượng nước về hồ và nước xả trong ngày chênh lệch không đáng kể. Mục tiêu bài toán là cực tiểu chi phí nhiên liệu, tại các nhà máy nhiệt điện sao cho thỏa mãn các ràng buộc về giới hạn công suất phát và nguồn nước. Phương pháp HLN kết hợp hàm Lagrangian và mạng nơ ron Hopfield liên tục, trong đó hàm Lagrangian được sử dụng trực tiếp như là hàm năng lượng cho mạng nơ ron Hopfield liên tục. Trong phương pháp HLN , hàm năng lượng nhờ được tăng cường bởi thành phần Hopfield từ mạng Hopfield liên tục nên khắc phục các dao động của mạng Hopfield liên tục cổ điển trong tiến trình hội tụ bài toán. Do đó phương pháp đề xuất HLN có thể khắc phục các nhược điểm của mạng Hopfield liên tục cổ điển để giải các bài toán tối ưu với tiến trình giải nhanh hơn, chất lượng lời giải tốt hơn, thời gian hội tụ nhanh hơn và qui mô bài toán lớn hơn. Từ khóa: điều độ thủy nhiệt ngắn hạn, mạng Hopfield Lagrange; chiều cao cột nước không đổi; điều độ kinh tế. 1
2. 1. Đặt vấn đề. Pik : Công suất của nhà máy nhiệt điện thứ Ở nước ta, nguồn cung cấp công suất chủ s tại khoảng thời gian k(MW) yếu là các nhà máy thủy điện và nhiệt điện. Miền bắc phụ thuộc khá lớn vào các nhà máy thủy điện N: Số nhà máy nhiệt điện tham gia vào hệ trong khi miền nam thì tỉ lệ nhiệt điện chiếm phần thống. lớn hơn. Cơ bản là đáp ứng đủ nhu cầu phụ tải i: Nhà máy nhiệt điện thứ i, với i = 1, nhưng vẫn còn phụ thuộc nhiều vào thời tiết vì nguồn thủy điện chiếm tỷ lệ lớn so với tổng nguồn 2, , N. cung cấp. Nguồn nước cho thủy điện bị hạn chế vào mùa khô, khi lượng mưa ít. Còn nhà máy nhiệt tk: Thời gian của khoảng thời gian thứ k điện thì nhiên liệu được xem như là sẵn sàng để tạo k: Khoảng thời gian thứ i, i = 1, 2, ,M. ra điện. Mặc dù hiện nay nhiên liệu cho nhà máy nhiệt điện vẫn còn dồi dào nhưng đây là nguồn tài M: Số bậc phụ tải trong ngày (tức là số nguyên giới hạn và chi phí phát điện cũng cao so khoảng thời gian trong ngày), M=24 giờ với các nguồn khác. Vấn đề được đặt ra là làm như thế nào để có thể giảm tối thiểu thời gian mất điện Các ràng buộc vào mùa khô, vì công suất phát vào mùa khô giảm 1)Ràng buộc cân bằng công suất nhiều từ các nhà máy thủy điện. Vậy lượng nước trong hồ chứa phải được điều tiết một cách thích NN12 Psk P hk P Lk P Dk 0; k 1, , M hợp nhằm đảm bảo an ninh năng lượng trong mùa sh 11 khô và không phát quá nhiều công suất trong khi NNNNNN1 2 1 2 1 2 có thời gian lại ngừng hoạt động. Trong khi đó, PPBPBPBLk   pk pq qk  0 p pk 00 (2) nhiêm vụ còn lại là việc phát điện của các nhà máy p 1 q 1 p 1 nhiệt điện hay các tổ máy trong nhà máy nhiệt điện như thế nào là tối ưu, là cực tiểu chi phí phát có thể. Hệ thống thủy-nhiệt điện được nghiên cứu Trong đó: trong đề tài này nhằm cực tiểu chi phí phát điện N : số nhà máy nhiệt điện tham gia hệ thống. của hệ thống thủy-nhiệt điện. 1 Từ tính cần thiết này, bài toán “Tối ưu N2: số nhà máy thủy điện tham gia hệ thống. kinh tế hệ thống thủy nhiệt điện” được đặt ra và ứng dụng các thuật toán để tìm lời giải phân bố s: Nhà máy nhiệt điện thứ s, s= 1, 2, ,N1. công suất tối ưu giữa các nhà máy. Trong nghiên cứu của đề tài sẽ xét bài toán phối hợp trong thời Psk : Công suất của nhà máy nhiệt điện thứ s gian ngắn với giả sử là các hồ thủy điện lớn có tại khoảng thời gian k (MW) chiều cao cột nước không thay đổi trong ngày. : Công suất của nhà máy thủy điện thứ h 2. Bài toán điều độ kinh tế hệ thống thủy Phk nhiệt điện. tại khoảng thời gian k(MW) Hàm mục tiêu là cực tiểu chi phí của các PDk : Công suất tải ở khoảng thời gian thứ nhà máy nhiệt điện trong tất cả các khoảng thời k(MW) gian phát điêṇ . Do đó , hàm mục tiêu của nhà máy P : Tổn thất công suất trong khoảng thời Lk nhiêṭ điêṇ là: gian thứ k(MW) M N Bpq , B0q , B00 : Hệ số hệ thống 2 tk() a i b i P ik c i P ik ki 11 (1) 2) Ràng buộc đặc tính xả nước, công suất phát của nhà máy thủy điện 2 ai, bi, ci: Các hệ số hàm chi phí thứ i qhk x h P hk y h P hk z h (3) (Rs/MW2h, Rs/MWh, Rs/h). 2
3. 3) Ràng buộc giới hạn vận hành máy phát dU E hk dt Vhk Ps,min P sk P s ,max ; k 1, , M (7) (4) P q  P P P; k 1, , M V Lk 1 V t hk U  h,min hk h ,max k V h k V hk hk hk  Trong đó: N1 N2 dU k E P P V V (8) dt V Dk Lk  sk  hk k s 1 h 1 Ph,min , Ps,max : Giới hạn công suất phát nhỏ dU E M nhất , lớn nhất tại nhà máy nhiệt điện thứ h (MW) h tk qhk Wh (9) dt Vh k 1 3.Phương pháp HLN cho bài toán điều độ thủy Trong đó: Uk, Uh là ngõ vào của các nhiệt điện. neuron nhân tử Hàm Lagrange L của bài toán được xác định như P N1 N2 Với: Lk 2 B V 2 B V B (10) sau: V  si ik  sh hk 0s sk i 1 h 1 N N M N1  P 1 2 t a b P c P2 Lk 2 B V 2 B V B (11)  k s s sk s sk V  hs sk  hj jk 0h k 1s 1 hk s j 1 M N1 N2 q L  P P P P hk b2 c P  k Lk Dk  sk  hk  h h hk (12) k 1 s 1 h 1 Vhk N M 2 Lưu đồ giải thuật.  h tk qhk rhk Wh h 1 k 1  Từ đó, có hàm năng lượng E như sau: M N1 2 tk a s b s V sk c s V sk ks 11 M NN12 VPPVVk Lk Dk  sk  hk k 1 s 1 h 1 (5) E N2 M V h t k q hk r hk W h hk 11 VV M NN12sk hk g 11()() V dV g V dV    k 1 s 100 h 1 Trong đó: Vhk, Vsk là ngõ ra của neuron liên tục tương ứng với Psk, Phk; Vk, Vh là ngõ ra của các neuron nhân tử M: Số bậc phụ tải trong ngày (tức là số khoảng Hình 1:lưu đồ giải thuật thời gian trong ngày) Các giá trị được sử dụng để thay đổi giá trị Các bước giải bài toán tối ưu kinh tế hệ năng lượng của các neuron trong mạng sau mỗi lần thống thủy-nhiệt điện được trình bày trong lưu đồ lặp: giải thuật như hình 3.2. Các bước này được giải dU sk E thích cụ thể như sau: dt V sk (6) PLk  t b 2c V V 1 U  k s s sk k V sk sk  3
4. Bước 1: Nhập các giá trị ban đầu của bài P (0) Lk Vk 1 toán: N1 nhà máy nhiệt điện. N2 nhà máy thủy 1 M V V (0) hk (15) điện. Các hệ số chi phí của nhà máy nhiệt điện thứ h M  q k 1 t hk k V s: as, bs, cs (s=1, 2, 3 .N1). Các hệ số xả nước của hk Trong đó: nhà máy thủy điện thứ h: xh, yh, zh (h=1, 2, ,N2), V (0) V (0) là giá trị ban đầu của các neuron Công suất tải yêu cầu trong khoảng thời gian thứ k k h nhân tử PDk ( k= 1, 2, , M ), tổn thất công suất của khoản Bước 3: Cài đặt n=1 thời gian thứ k, PLk , thời gian của khoảng thứ k, Tk Bước 4: Công thức cập nhật giá trị của các đầu vào (k=1, 2, .,M). Thể tích nước cho phép xả trong neuron trong mạng tại lần lặp thứ n được cho như ngày của hồ thủy điện thứ h, Wh(h = 1, 2, , N2). sau: Giới hạn công suất phát tại các nhà máy nhiệt điện (n) (n 1) E U sk U sk sk (16) min max min max Vsk và thủy điện, PPPPs,,, s h h . (n) (n 1) E U hk U hk hk (17) Bước 2: Cài đặt giá trị ngõ vào cho tất cả Vhk các neuron E U (n) U (n 1) (18) Bước 3: Cài đặt n=1 k k k Vk Bước 4: Cập nhật giá trị đầu vào các E neuron U (n) U (n 1) (19) h h h V Bước 5: Tính toán các giá trị của neuron h sau mỗi lần cập nhật Trong đó: Bước 6: Tính toán các sai số.Nếu Errmax > sk, hk là kích thước của bước cập nhật  và n < Nmax, n = n + 1 và quay lại bước 4. Nếu các neuron liên tục; sai điều kiện, thuật toán lặp được dừng lại chuyển k, h là kích thước của bước cập nhật sang bước 7. các neuron nhân tử Lagrange; Bước 7: In ra giá trị Psk và Phk và chi phí Bước 5: Giá trị ngõ ra mỗi bước lập của các tại các nhà máy thủy điện và nhiệt điện neuron được tính như sau: Thuật toán giải: 1 tanh U V g(U ) P max P min sk P min Bước 2: Khởi tạo sk sk s s s 2 (20) Giá trị khởi tạo của các neuron liên tục: 1 tanh U (0) max min V g(U ) P max P min hk P min Vsk Ps Ps 2 hk hk h h h 2 (21) V (0) P max P min 2 (13) hk h h Trong đó: Trong đó:  là hệ số nhân của hàm sigmod [8]. (0) (0) Vhk , Vsk là giá trị ban đầu của neuron Giá trị ngõ ra neuron số nhân được xác định như liên tục Vhk và V sk sau: Và giá trị khởi tạo của các neuron nhân tử Lagrange: Vk = Uk (22) N1 (0) 1 t b 2c V Vh = Uh (23) V (0) k s s sk (14) k N  P 1 s 1 1 Lk Bước 6: Tính toán sai số Vsk Sai số lớn nhất để kết thúc vòng lặp: Err max P , W , V , V , V , V  (24) max k h sk hk k h 4
5. Trong đó: Phương pháp đề xuất HLN được thử nghiệm trên ba hệ thống với các số liệu khác nhau. NN12 Hệ thống thứ nhất gồm một nhà máy thủy điện và PPPVV k Lk Dk pik phk một nhà máy nhiệt điện, hệ thống hai gồm hai nhà si 11 M máy thủy điện và một nhà máy nhiệt điện. Hệ W t()W q r thống ba gồm hai nhà máy thủy điện và hai nhà h k hk hk h k 1 máy nhiệt điện. VVV nn 1 pik pik pik Kết quả so sánh với các phương pháp [9], nn 1 VVVphk phk phk [10] gồm chi phí tổng được trình bày trong bảng 2. Nếu Errmax >  và n < Nmax, n = n + 1 và quay lại bước 4. Nếu sai điều kiện, thuật toán lặp được dừng lại. Bước 7 :In ra giá trị P và P và chi phí sk hk tại các nhà máy thủy điện và nhiệt điện 4. Bài toán kiểm tra Thuật toán đề xuất được chạy trên ngôn ngữ lập trình Matlab 7.10 với Laptop Intel(R) Core (TM)2 Duo CPU T6400 @2.00GHZ (2CPU). Bảng 2 Bài toán Lagrangian($) LGM($) ESPO($) PM($) HLN($) 1 96024,37 96024,418 96024,607 96024,399 96024,3738 2 848,346 848,241 848,204 848,908 848,3490 3 53051,47 53053,791 53053,793 53053,790 53051,6071 Trong bài toán 1, phương pháp Lagrangian Bài toán 2 thì cho kết quả chi phí tốt hơn [9] cho kết quả chi phí nhỏ hơn phương pháp đề phương pháp Lagrangian và PM nhưng lại cho chi xuất và các phương pháp còn lại thì cho kết quả chi phí cao hơn hai phương pháp còn lại với tỷ lệ phần phí cao hơn.Phần trăm chi phí được tính bằng trăm chi phí là: phương pháp HLN lớn hơn phương pháp Đối với phương pháp LGM: Lagrangian: 3,95.10-6% 53051,791 53051,6071 .100% 3,46.10 4 Với kết quả lớn hơn có thể chấp nhận được và 53051,6071 với những ưu việt có được thì phương pháp HLN Đối với phương pháp ESPO: có thể coi là công cụ tốt để giải bài toán tối ưu. 53051,793 53051,6071 Bài toán 3 cho kết quả tương tự bài toán 1 .100% 6,1.10 4 53051,6071 với chi phí phần trăm là : 53051,6071 53051,47 .100% 2,58.10 4 53051,47 5
6. 5. KẾT LUẬN chiều cao cột nước gần như không thay đổi. Với Bài báo trình bày phương pháp HLN giải bài toán kết quả thử nghiệm trên ba hệ thống khác nhau, điều độ kinh tế hệ thống thủy nhiệt điện ngắn hạn có thể thấy rằng HLN có nhiều ưu điểm như sau: với chiều cao cột nước không đổi. Trong giới hạn kết quả chi phí nhiên liệu thấp hơn các phương nghiên cứu, bài báo chỉ xét đến các nhà máy thủy pháp khác hầu hết cho tất cả các trường hợp thời điện nhỏ có hồ chứa nước điều tiết ngắn hạn, lưu gian tính toán nhanh. Từ những ưu điểm này cho lượng nước chảy về hồ và lưu lượng xả qua thấy HLN là một phương pháp rất hiệu quả để áp turbine chênh lệch không đáng kể giữa các giờ dụng giải bài toán điều độ kinh tế phát thải hệ trong ngày hay giữa các ngày trong tuần làm cho thống thủy nhiệt điện ngắn hạn với chiều cao cột nước không đổi 6. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] “Christoforos E. Zoumas, Anastasios G. Bakirtzis, John B. Theocharis, and Vasilios Petridis, “A Genetic Algorithm Solution Approach to the Hydrothermal Coordination Problem”. IEEE transactions on power systems, vol. 19, no. 2, may 2004. [2] Atul Kumar Sharma, “short term hydrothermal scheduling using evolutionary programming” Thesis submitted in partial fulfillment of the requirements for the award of degree of Master of Engineering in Power Systems & Electric Drives, Thapar University, Patiala. [3] N. Jiménez Redondo, A.J. Conejo, “Short-term hydro-thermal coordination by Lagrangian rslaxation: solution of the dual problem”. IEEE transactions on power systems, vol.14, No.1, February 1999. [4] H. Habibollahzadeh, G.X. Luo, A. Semlyen, “Hydrothermal optimal power flow based on a combined linear and nonlinear programming methodology”. IEEE Transactions on Power Systems, Vol. 4, No. 2, May 1989 [5] M.Pereira N.Campodónico R.Kelman, “Application of stochastic dual dp and extensions to hydrothermalscheduling”, psri technical report 012/99 [6] 1Jarnail S.Dhisillon,2 J.S.Dhillon and 3DP.kothari, “Multi-objective short-term hydro thermal scheduling based on heuristic search technique”, Asian Journal of information technology 6(4): 447-454,2007. [7] Xaiomin, S.M. Shahidehpour, “Hydro-thermal scheduling by Tabu search and decomposition method”. IEEE Transactions on Power Systems, Vol. 11, No. 2, May 1996. [8] I.A. Farhat, M.E. El-Hawary, “Optimization methods applied for solving the short-term hydrothermal coordination problem”. Department of Electrical and Computer Engineering, Dalhousie University, Halifax, NS, B3J 2X4 Canada. [9] Abdul Halim Abdul Rashid and Khalid Mohamed Nor University of Malaya, Kuala Lumpur, Malaysia, “An efficient method for optimal scheduling offixed head hydro and thermal plants” IEEE transactions on power systems, vol. 6, no. 2, may 1991. [10] J. Sasikala · M. Ramaswamy, “PSO based economic emission dispatch for fixed headhydrothermal systems” Electr Eng (2012) 94:233–239DOI 10.1007/s00202-012-0234-x ORIGINAL PAPER 6
7. BÀI BÁO KHOA HỌC THỰC HIỆN CÔNG BỐ THEO QUY CHẾ ĐÀO TẠO THẠC SỸ Bài báo khoa học của học viên có xác nhận và đề xuất cho đăng của Giảng viên hướng dẫn Bản tiếng Việt ©, TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH và TÁC GIẢ Bản quyền tác phẩm đã được bảo hộ bởi Luật xuất bản và Luật Sở hữu trí tuệ Việt Nam. Nghiêm cấm mọi hình thức xuất bản, sao chụp, phát tán nội dung khi chưa có sự đồng ý của tác giả và Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh. ĐỂ CÓ BÀI BÁO KHOA HỌC TỐT, CẦN CHUNG TAY BẢO VỆ TÁC QUYỀN! Thực hiện theo MTCL & KHTHMTCL Năm học 2016-2017 của Thư viện Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh.