Sử dụng thuật toán GSA để tính toán điều phối tổ máy phát điện

Nội dung text: Sử dụng thuật toán GSA để tính toán điều phối tổ máy phát điện

1. SỬ DỤNG THUẬT TOÁN GSA ĐỂ TÍNH TOÁN ĐIỀU PHỐI TỔ MÁY PHÁT ĐIỆN Trương Việt Anh (1), Huỳnh Văn Bé (2), (1) Trường ĐH SPKT TP Hồ Chí Minh, (2)Tổng Công Ty Phát Điện 2 bevhanh@gmail.com TÓM TẮT:Trong những năm gần đây, có nhiều giải thuật tiến hóa được áp dụng tính toán các vấn đề khác nhau trong hệ thống điện. Bài báo này trình bày một phương pháp tính toán điều phối công suất kinh tế các tổ máy phát điện có công suất khác nhau trong một nhà máy nhiệt điện bằng giải thuật tìm lực hấp dẫn (GSA). Giải thuật đề suất được áp dụng tính toán điều phối công suất cho một nhà máy có 6 tổ máy, kết quả của giải thuật cho thấy rằng tốt hơn khi đem so sánh với giải thuật tối ưu hóa bầy đàn (PSO). Từ khóa: Giải thuật tìm lực hấp dẫn (GSA), Giải thuật tối ưu hóa bầy đàn (PSO), điều phối công suất các tổ máy phát. I. GIỚI THIỆU Nói chung, vấn đề điều phối công suất phát của các tổ máy trong một nhà máy nhiệt điện là một vấn đề quan trọng trong việc vận hành kinh tế các nhà máy này. Mục tiêu của điều phối công suất là sắp xếp công suất ngõ ra của các tổ máy phát nhằm đáp ứng nhu cầu phụ tải với mức chi phí nhiên liệu thấp nhất, đồng thời mỗi tổ máy phát này chịu sự ràng buộc về công suất phát tối thiểu và tối đa. Trước đây mỗi tổ máy phát nhiệt điện phát công suất theo sự điều động của trung tâm điều độ quốc gia, ngày nay ngành điện Việt Nam chuẩn bị chuyển sang giai đoạn phát điện cạnh tranh nên yêu cầu của vận hành kinh tế hệ thống điện là đảm bảo an toàn tuyệt đối cho hệ thống điện, đảm bảo chất lượng phục vụ, có chi phí sản xuất, truyền tải và phân phối thấp nhất. Do đó, việc giảm tối thiểu chi phí sản xuất điện năng là mục tiêu hàng đầu của các nhà máy điện nói chung và các nhà máy nhiệt điện nói riêng. Trong các nhà máy nhiệt điện chi phí ảnh hưởng lớn nhất trong các loại chi phí là chi phí nhiên liệu, vì vậy để giảm chi phí nhiên liệu trong các nhà máy nhiệt điện thì phải có một phương pháp tính toán công suất phát ra với chi phí thấp nhất. Để giải quyết vấn đề này chúng ta có hai phương pháp: phương pháp thứ nhất là áp dụng tính toán theo phương pháp giải tích toán học,phương pháp thứ 2 là áp dụng giải thuật tiến hóa. II. XÂY DỰNG BÀI TOÁN ĐIỀU PHỐI CÔNG SUẤT TỐI ƯU Lập kế hoạch là quá trình phân bổ hệ giữa các đơn vị phát điện khác nhau. Lập kế hoạch kinh tế cho việc chọn chi phí nhiên liệu hiệu quả với từng máy phát khác nhau sẽ dẫn đến tổng chi phí phát điện của hệ thống sẽ giảm tối thiểu. Vấn đề này được gọi là tối ưu hóa công suất.Tổng công suất tải trên lưới bằng tổng công suất phát của hệ thống phát (với hệ thống phát gồm n tổ máy). Các vấn đề tối ưu hóa là phân bổ công suất phát của mỗi tổ máy với chi phí nhỏ nhất sao cho tổng công suất phân bổ trên từng tổ máy cộng lại bằng với công suất tải yêu cầu, cho PG1, PG2, PG3, ., PGn là công suất phát của mỗi tổ máy (1, 2, 3, ,n) cung cấp cho tải nhu cầu PD. Để giải quyết vấn đề này cần phải biết được đặc tính công suất đầu vào và ra của mỗi tổ máy. Đặc tính công suất vào - ra được thành lập dựa trên năng lượng đầu vào cấp cho tuabin và năng lượng phát ra từ máy phát, năng lượng cấp vào tuabin được trình bày trên trục tung và 1
2. nó có đơn vị đo là đơn vị đo nhiệt lượng.(Btu/h hay Kcal/h) hoặc tổng chi phí nhiên liệu mỗi giờ đơn vị tính là Rs/h. Đầu ra thường là năng lượng điện được đo bằng đơn vị kW, MW. a. Hàm chi phí cho từng tổ máy: Ngõ vào của các nhà máy điện thông thường được đo bằng đơn vị Btu/h và ngõ ra được đo bằng đơn vị MW. Đường đặc tính vào, ra được đơn giản hóa là đường đặc tính tỉ lệ nhiệt. Hình 2.a: Đặc tính nhiên liệu đầu vào (Btu/h). Hình 2.b: Đặc tính chi phí đầu vào($/h) Hình trên trình bày sự chuyển đổi thông thường từ đơn vị Btu/h sang đơn vị $/h của đường cong tỷ lệ nhiệt trong đường đặc tính chi phí nhiên liệu. Trong tất cả những trường hợp thực tế, chi phí nhiên liệu của một tổ máy có thể được mô tả như một phương trình bậc hai theo công suất tác dụng phát. C = c + bP + aP 2 (1) b. Xây dựng hàm mục tiêu cho một tổ máy: F = c + bP + aP 2 ==> Min (2) c. Xây dựng hàm mục tiêu cho một hệ thống có tổ máy: N ,M (3) F = åFjk (Pjk ) ==> Min j=1,k=1 2 ìa j1Pj1 + bj1Pj1 + c j1 ü ï ï 2 ïa j2Pj2 + bj2Pj2 + c j2 ï == > Min (4) Fik (Pik ) = í ý ï ï ï 2 ï 2 îa jk Pjk + bjk Pjk + c jk þ
3. Như đã trình bày ở phần đặc tính của máy phát nhiệt điện thì khi tính toán tối ưu phải xét đến các điều kiện ràng buộc sau: Ràng buộc công suất phát của từng tổ máy nằm trong giới hạn đối đa và tối thiểu của min max Pjk £ Pjk £ Pjk (5) min max Trong đó Pjk công suất tối thiểu , Pjk là công suất tối đa của từng tổ máy ứng với từng đoạn nhiên liệu: Ràng buộc thứ hai (ràng buộc về công suất phát và tải): Đối với cân bằng công suất, điều kiện ràng buộc cân bằng cần thỏa mãn phương trình sau: N åPjk - PD = 0 j=1 (6) Trong đó: PD mô tả tổng nhu cầu của lưới (tải) cần cung cấp, Pjk là tổng công suất tối ưu của hệ thống (nguồn phát). III. THUẬT TOÁN TÌM TRỌNG LỰC (GSA) Thuật toán tìm lực hấp dẫn (GSA) được giới thiệu bởi Giáo Sư Esmat Rashedi của đại học Kerman Iran trong năm 2009. GSA là một thuật toán tối ưu hóa heuristic được các nhà khoa học ứng dụng trong những năm gần đây. GSA là một bản chất thuật toán lấy cảm hứng dựa trên định luật Newton về luật hấp dẫn và định luật về sự chuyển động. Định luật về lực hấp dẫn: Mỗi phần tử hút phần tử khác và lực hút giửa hai phần tử tỷ lệ thuận với khối lượng của chúng và tỷ lệ nghịch với bình phương khoảng cách giữa chúng R. Ở đây chúng ta sử dụng R thay vì R bình phương, bởi vì theo kết quả thực nghiệm , R cho kết quả tốt hơn R bình phương trong tất cả các trường hợp thực nghiệm. Định luật về sự chuyển động: Vận tốc tức thời của khối lượng bất kỳ bằng với tổng phân số của vận tốc trước đó và mức dao động của vận tôc. Mức dao động của vận tốc hoặc gia tốc của 1 khối lượng bằng với lực tác động lên hệ thống chia cho khối lượng quán tính. Khi xem xét 1 hệ thống với N tác nhân (khối lượng), ta xác định vị trí của tác nhân thứ i bằng cách 1 d n X i = (xi , , xi , , xi ) với i= 1,2, ,N (7) d Trong đó xi là vị trí của tác nhân thứ i ở chiều hướng thứ d vào thời điểm cụ thể “t”, ta xác định lực tác động lên khối lượng “i” từ khối lượng j như sau: M (t)´ M (t) d pi aj d d (8) Fij (t) = (x j (t) - xi (t)) Rij (t) + e Trong đó M aj là khối lượng hấp dẫn hữu công của tác nhân j, M pj là khối lượng hấp dẫn vô công của tác nhân I, G(t) là hằng số hấp dẫn vào thời điểm t, e là hằng số nhỏ, và R là khoảng cách Euclidian giữa hai tác nhân i và j: R (t) = X (t), X (t) (9) ij i j 2 Để đưa ra tính ngẫu nhiên của thuật toán này, chúng tôi giả định rằng lực tác động lên tác nhân i theo hướng d là một tổng khối lượng ngẫu nhiên của các thành phần thứ d của lực tác động từ các tác nhân khác. 3
4. N d d (10) Fi (t) = årandi Fij (t) j=1, j¹1 Trong đó randi là một con số ngẫu nhiên trong khoảng [0,1].Vì vậy, theo luật chuyển động, d gia tốc của tác nhân i vào thời điểm t và hướng thứ d, ai (t) được xác định như sau: F d (t) d i (11) ai (t) = Mii (t) Trong đó Mii là quán tính hạt thứ i. Hơn nữa vận tốc tiếp theo của một hạt được tính bằng phân số của vận tốc tức thời thêm gia tốc. Vì vậy, vị trí và vận tốc được tính bằng cách: d d d vi (t +1) = randi ´ vi (t) + ai (t), (12) d d d xi (t +1) = xi (t) + vi (t +1), (13) Trong đó rand là 1 biến ngẫu nhiên trong khoảng [0,1],chúng ta dùng biến ngẫu nhiên này để đưa ra tính chất ngẫu nhiên của phép khảo sát.Hằng số hấp dẫn (G) được xác định giá trị từ đầu và sẽ được giảm đi theo thời gian để đảm bảo tính chính xác của khảo sát. Nói cách khác, G là một hàm số có giá trị ban đầu G0 và thời gian t . G(t) = G(G0,t) (14) Khối lượng quán tính và khối lượng hấp dẫn được tính bằng cách ước lượng hợp lý. Khối lượng nặng hơn là tác nhân có hiệu lực cao hơn. Tức là tác nhân tốt hơn sẽ có lực hút mạnh hơn và di chuyển chậm hơn. Giả định rằng khối lượng quán tính và khối lượng hấp dẫn bằng nhau, các giá trị của khối lượng được tính bằng cách sử dụng sơ đồ phù hợp. Và đã cập nhật khối lượng quán tính và khối lượng hấp dẫn bằng những phương trình sau: M ai = M pi = M ii = M i , với i=1,2 ,N, (15) fit (t) - worst(t) m (t) = i , (16) i best(t) - worst(t) mi (t) , (17) M i (t) = N m (t) å j=1 j Trong đó fiti (t) là giá trị thích hợp của tác nhân i vào thời điểm t và worst(t) và best(t) được xác định như sau (do vấn đề cực tiểu hóa). best(t) = min jÎ{1, ,N} fit j (t), (18) worst(t) = max jÎ{1, ,N} fit j (t), (19) Để thực hiện sự hài hòa giữa khảo sát và tính toán là giảm số lượng tác nhân theo thời gian trong hàm số (10), vì vậy việc đề ra chỉ có 1 chuỗi tác nhân với khối lượng lớn có tác động lực lên tác nhân khác. Tuy nhiên chúng ta nên cẩn thận khi sử dụng cách này bởi vì nó có thể làm giảm khả năng khảo sát và tăng khả năng khai thác.Để tránh tình trạng mắc lỗi ở điều kiện tối ưu cục bộ thuật toán phải dùng phép khảo sát từ đầu, do sai sót trong những lần lặp lại, khảo sát dần biến mất và khai thác phải hình thành. Để cải thiện kết quả của GSA bằng cách điều khiển sự khảo sát và khai thác chỉ có những tác nhân Kbest sẽ hút tác nhân 4
5. khác. Kbest là một hàm số thời gian, với giá trị ban đầu K0 và giảm theo thời gian. Theo cách đó, từ đầu, tất cả các tác nhân tác động lực và khi thời gian trôi qua, Kbest giảm xuống. Cuối cùng chỉ có một tác nhân tác động lực lên tác nhân khác. Vì vậy biểu thức (10) có thể thay đổi như sau: d d , (20) Fi (t) = årandj Fij (t) jÎKbest, j¹1 Trong đó Kbest là một chuỗi các tác nhân K đầu tiên với giá trị tương ứng cao nhất và khối lượng lớn nhất. các bước của thuật toán GSA bao gồm: a.Khảo sát vùng nhận dạng b.Giá trị hóa ngẫu nhiên c.Ước lượng tương thích cho các tác nhân d.Cập nhật G(t), best(t), worst(t) & M(t) cho i=1,2 ,N e.Tính tổng lực tác động từ nhiều hướng khác nhau f.Tính gia tốc và vận tốc g.Cập nhật vị trí của tác nhân h.Lặp lại bước 3 đến khi cho kết quả tốt i.Kết thúc Nguyên lý của GSA được biểu hiện ở hình Xác định mật độ Tính thích hợp cho mỗi Cập nhật G, best & worst Tính M & a cho mỗ i tác Xác định vị trí & vậ n tốc Sai Đáp ứng tiêu chuẩn Đúng Trả kết quả tốt nh ất Hình 3: Nguyên lý giải thuật GSA VI. THỰC HIỆN TÍNH TOÁN ĐIỀU PHỐI TỔ MÁY 1. Thực hiện tính toán điều phối hệ thống gồm ba tổ máy phát theo bảng dữ liệu sau: Bảng dữ liệu thông số của 3 tổ máy phát điện: Unit No Pmax Pmin a b c (MW) (MW) ($/hr) ($/MWhr) ($/MW2hr) 1 600 150 561 7.92 0.001562 2 400 100 310 7.85 0.001940 3 200 50 93.6 9.564 0.005784 5
6. Bảng dự liệu tải: Hour 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Load 1200 1200 1150 1100 1000 900 800 600 550 500 500 500 (MW) Hour 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 Load 500 500 600 800 850 900 950 1000 1050 1100 1200 1200 (MW) So sánh đồ thị giữa GSA và PSO ở tải 500MW: F24 6 8 10 10 GSA PSO 7 10 5 10 6 10 Best-so-far Best-so-far 5 10 4 10 4 10 3 3 10 10 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 Iteration Iteration 2. Thực hiện tính toán điều phối hệ thống gồm ba tổ máy phát theo bảng dữ liệu sau: Bảng thông số Tổ máy phát số Pmin Pmax a b c (MW) (MW) ($/hr) ($/MWhr) ($/MW2hr) 1 100 500 240 7.0 0.0070 2 50 200 200 10.0 0.0095 3 80 300 220 8.5 0.0090 4 50 150 200 11.0 0.0090 5 50 200 220 10.5 0.0080 6 50 120 190 12.0 0.0075 So sánh chi phí giữa GSA và PSO ở mức tải 800MW: Bảng kết quả so sánh chi phí 2 giải thuật Giải P1(MW) P2(MW) P3(MW) P4(MW) P5(MW) P6(MW) Chi Phí ($) Thuật PSO 385.6786 52.1139 139.0605 52.7439 61.8160 108.5871 1.1642e+004 GSA 240.7879 122.6131 138.4834 101.0320 113.4305 83.6532 9.6336e+003 V. KẾT LUẬN Bài toán điều phối tổ máy phát điện được đưa ra với mục tiêu là giảm chi phí phát điện của nhà máy nhiệt điện đến mức thấp nhất có thể, mà vấn đề này cũng được các nhà khoa học trong và ngoài nước nghiên cứu theo nhiều hướng khác nhau. Trong bài báo đã dựa trên đặc tính công suất xây dụng hàm chi phí cho các tổ máy phát điện đồng thời sử dụng mô hình toán học để giải bài toán phân bố công suất tối ưu bằng hai giải thuật PSO và GSA, sau đó 6
7. mang ra so sánh và chọn thuật toán GSA làm công cụ tính toán cho kế hoạch vận hành các tổ máy phát điện dựa vào điều kiện ràng buộc về thông số chi phí tổ máy phát điện, và ràng buộc về giới hạn phát công suất của từng tổ máy, ở đây không xét đến chi phí khởi động máy vì lý do tổ máy nhiệt điện tuabin hơi khởi động rất nhiều thời gian và chi phí, nếu xét về điểm này thì không thể đáp ứng được nhu cầu phụ tải tức thời, mà ở đây chúng ta chỉ xét trạng thái máy đang hòa lưới và sẵn sàng đáp ứng nhu cầu tải tức thì. VI. TÀI LIỆU THAM KHẢO: [1] Lập Trình Tiến Hóa . Tác Giả: Nguyễn Đình Thức [2] Vận Hành Hệ Thống Điện. Tác Giả : Trần Quang Khánh [3] Vận Hành Nhà Máy Điện. Tác Giả: Trịnh Hùng Thám [4] Phương Pháp HEURISTIC Tối Ưu Phân Bố Công Suất Trong Hệ Thống Điện: ( Quyền Huy Ánh. Trương Việt Anh. Vy Thị Thanh Hưởng) [5] Phối hợp các tổ máy phát nhiệt điện của Đào Minh Trung (Khoa Công Nghệ Trường Đại Học Cần Thơ) [6] Giải bài toán phối hợp các tổ máy phát điện đa nhiên liệu trong nhà máy nhiệt điện sử dụng lý thuyết nhân tử Lagrance của Lê Chí Kiên, Nguyễn Đức Minh Cường (Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP HCM) [7] Phan Thanh Tú, “Luận văn thạc sĩ”, Trường Đại học SPKT Thành phố Hồ Chí Minh. 7
8. 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.