THÔNG TIN VỀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Tên luận án: Áp dụng các phương pháp thông minh nhân tạo giải bài toán phối hợp hệ thống thủy nhiệt điện.
Ngành: Kỹ Thuật Điện Mã Số: 62520202
Họ & tên NCS: Nguyễn Trung Thắng MSNCS: 13252020205
Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS. Võ Ngọc Điều; PGS.TS. Trương Việt Anh
1. Tóm tắt nội dung luận án
Luận án nghiên cứu năm bài toán điều độ tối ưu hệ thống thủy nhiệt điện như sau:
1) Phối hợp hệ thống các nhà máy thủy nhiệt điện ngắn hạn với chiều cao cột nước cố định bỏ qua các ràng buộc thể tích hồ chứa và xét đơn mục tiêu.
2) Phối hợp hệ thống các nhà máy thủy nhiệt điện ngắn hạn với chiều cao cột nước cố định bỏ qua các ràng buộc thể tích hồ chứa và xét hai mục tiêu gồm chi phí và phát thải
3) Phối hợp hệ thống các nhà máy thủy nhiệt điện ngắn hạn với chiều cao cột nước cố định xét đến các ràng buộc thể tích hồ chứa và xét đơn mục tiêu.
4) Phối hợp hệ thống các nhà máy thủy nhiệt điện ngắn hạn với chiều cao cột nước biến đổi xét đến hệ thống các hồ thủy điện bậc thang và xét đơn mục tiêu.
5) Phân bố công suất tối ưu cho hệ thống thủy nhiệt điện. Đây là bài toán phức tạp nhất trong luận án vì tất cả các ràng buộc trên lưới truyền tải như khả năng truyền tải đường dây, điện áp tại các nút, cài đặt đầu phân áp, chọn công suất tụ bù cũng được xét đến.
Và các thuật toán được áp dụng để giải năm bài toán trên là:
1) Thuật toán Cuckoo Search cổ điển (CCSA)
2) Thuật toán Cuckoo Search cải tiến (MCSA)
3) Thuật toán Cuckoo Search chọn lọc thích nghi (ASCSA)
4) Thuật toán mạng Hopfield Lagrange tăng cường (ALHN)
Trong 4 phương pháp trên CCSA, MCSA và ALHN là các phương pháp được áp dụng trước đây trong khi đó ASCSA là phương pháp được xây dựng và áp dụng lần đầu trong luận án này.
Về kết quả:
1) ASCSA hiệu quả cho tất cả các bài toán trên với các ràng buộc đơn giản và phức tạp.
2) ALHN chỉ có thể giải được bài toán thứ nhất và thứ hai với hàm chi phí khả vi cho chất lượng lời giải cao và thời gian tính toán nhanh. Tuy nhiên, ALHN phụ thuộc đáng kể vào thông số điều khiển trong khi việc chọn giá trị thông số là công việc không dễ dàng. Với bài toán có nhiều ràng buộc như ở các chương 5, 6 và 7, phương pháp ALHN sẽ gặp nhiều khó khăn do có nhiều thông số điều khiển hơn các bài toán ở chương 4. Do đó, ALHN đã không được áp dụng ở các chương này và ứng dụng của ALHN chỉ dừng lại ở bài toán điều độ tối ưu hệ thống thủy nhiệt điện ngắn hạn xét chiều cao cột nước cố định và bỏ qua ràng buộc hồ chứa.
3) MCSA hiệu quả hơn CCSA cho bài toán 1, 2 và 5 và kém hiệu quả hơn ở bài toán 3 và 4.
2. Những đóng góp của luận án
Các đóng góp chính của luận án được tóm tắt như sau:
1) Áp dụng thành công bốn phương pháp gồm cuckoo search cổ điển (CCSA), cuckoo search cải biên (MCSA), cuckoo search chọn lọc thi nghi (ASCSA), và phương pháp mạng Hopfield Lagrange tăng cường (ALHN) để giải năm bài toán phối hợp tối ưu hệ thống thủy nhiệt điện.
2) Lần đầu tiên phát triển thuật toán ASCSA dựa trên phân tích nhược điểm của CCSA và đưa ra các cải biên cho kỹ thuật tạo ra nghiệm mới lần thứ hai và kỹ thuật chọn lọc các nghiệm chất lượng. Các kết quả cho thấy ASCSA hiệu quả hơn rất nhiều so với CCSA về chất lượng lời giải và tốc độ đạt được lời giải.
3) Xây dựng bài toán phối hợp hệ thống thủy nhiệt điện có xét đến lưới truyền tải IEEE-30 nút và IEEE-118 nút với tất cả ràng buộc. Ba phương pháp Cuckoo search được áp dụng và tìm ra lời giải tối ưu cho bài toán phức tạp này với tất cả các thông số đều thỏa ràng buộc nhà máy thủy điện, nhiệt điện và lưới truyền tải.
4) So với các phương pháp trước đây, bốn phương pháp áp dụng được đánh giá khá hiệu quả khi hầu hết nổi trội hơn các phương pháp khác về chất lượng lời giải tối ưu với tốc độ hội tụ nhanh và đặc biệt là phương pháp ASCSA.
