Tìm kiếm
Đang tải khung tìm kiếm
Kết quả 1 đến 1 của 1

    THẠC SĨ ứng dụng thuật toán de vào giải bài toán phân bố công suất tối ưu trong hệ thống điện

    D
    dream dream Đang Ngoại tuyến (18495 tài liệu)
    .:: Cộng Tác Viên ::.
  1. Gửi tài liệu
  2. Bình luận
  3. Chia sẻ
  4. Thông tin
  5. Công cụ
  6. ứng dụng thuật toán de vào giải bài toán phân bố công suất tối ưu trong hệ thống điện

    Ứng dụng thuật toán de vào giải bài toán phân bố công suất tối ưu trong hệ thống điện
    Luận văn thạc sĩ năm 2012
    Đề tài: ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN DE VÀO GIẢI BÀI TOÁN PHÂN BỐ CÔNG SUẤT TỐI ƯU TRONG HỆ THỐNG ĐIỆN
    Định dạng file word

    MỤC LỤC
    CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN THUẬT TOÁN DE
    11 Tổng quan về thuật toán DE:
    12 Giới thiệu thuật toán DE:
    CHƯƠNG 2:GIỚI THIỆU BÀI TOÁN PHÂN BỐ CÔNG SUẤT TỐI ƯU
    TRONG HỆ THỐNG ĐIỆN
    21. Bài toán điều phối công suất ELD
    21.1. Giới thiệu
    21.2 Bài toán điều phối kinh tế cổ điển
    21.3 Bài toán điều phối kinh tế với hàm chi phí nhiên liệu không trơn 9
    22 Bài toán điều phối công suất tối ưu OPF
    22.1 Cơ sở toán học
    22.2 Bài toán tối ưu công suất cực tiểu hàm chi phí
    CHƯƠNG 3:THUẬT TOÁN DIFFERENTIAL EVOLUTION
    31. Giới thiệu
    32. Thuật toán Differential Evolution
    33. Quá trình tối ưu hoá của DE
    34. Kỹ thuật điều khiển có ràng buộc
    35. Kỹ thuật điều khiển các biến rời rạc
    CHƯƠNG 4:ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN DE VÀO GIẢI BÀI TOÁN PHÂN
    BỐ CÔNG SUẤT TỐI ƯU
    41. Giới thiệu
    42. Thuật toán phân bố công suất bằng DE
    43. Phân loại I: Các hàm chi phí bất quy tắc ED
    43.1 Hàm chi phí có các điểm van công suất
    43.2 Hàm chi phí bậc hai
    43.3 Hàm chi phí có các vùng vận hành cấm
    44. Phân loại II: Điều phối công suất theo kinh témoi^' trường
    44.1 Điều phối kinh tế có ràng buộc khí thải
    44.2 Điều phối kinh témoi^' trường đa mục tiêu
    45. Phân loại III: Điều phối công suất có ràng buộc nghiêm ngặt
    45.1 Điều phối kinh tế có ràng buộc nghiêm ngặt
    46. Phân loại IV: Điều phối công suất phản kháng
    47. Ứng dụng thuật toán DE vào giải bài toán điều phối tối ưu công suất
    47.1. Bài giải tính toán bằng tay
    47.2. Bài giải chạy trên chương trình Matlab
    CHƯƠNG 5: TỔNG KẾT VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI
    51. Tổng kết
    52. Hướng phát triển trong tương lai

    TÓM TẮT
    Ứng dụng thuật toán DE vào giải bài toán phân bố công suất tối ưu trong hệ thống
    điện được trình bày trên cơ sở nghiện cứu các tài liệu trong và ngoài nước. Bố cục
    luận văn gồm 5 chương. Chương 1 giới thiệu tổng quan về thuật toán DE qua các
    bài báo trong và ngoài nước. Các phương pháp được áp dụng trên mạng điện tiêu
    chuẩn 3 nút và 6 nút. Chương 2 giới thiệu bài toán phân bố công suất tối ưu trong
    hệ thống điện bằng các bài toán điều phối công suất ELD và OPF. Bao gồm giới
    thiệu các bài toán tiêu biểu. Chương 3 giới thiệu thuật toán và các quá trình tối ưu
    hoá của thuật toán, quá trình tối ưu này được thực hiện qua 3 tiến trình cơ bản:
    Mutation (Đột biến), Crossover (Lai ghép) và Selection (Chọn lọc). Chương 4 ứng
    dụng thuật toán DE vào giải bài toán phân bố công suất tối ưu trong hệ thống điện.
    bằng việc áp dụng giải bài toán trên mạng điện 3 nút và 6 nút, ứng dụng các bài
    toán này trên chương trình Matlab và so sánh kết quả có được với các kết quả từ
    EPSO, NPSO, Newton và Genetic. Chương 5 Kết luận và hướng phát triển khẳng
    định tính cần thiết của đề tài trong sự nghiệp công nghiệp hoá, hiện đại hoá đất
    nước.

    CHƯƠNG 1:
    TỔNG QUAN THUẬT TOÁN DE (DIFFERENTIAL EVOLUTION)
    Giới thiệu thuật toán DE như một giải pháp trong việc tối ưu hoá việc phân bó công
    suất trong hệ thống điện.
    Đề xuất thuật toán để giải bài toán phân bố công suất OPF (Optimal Power Flow), áp
    dụng trên các mạng tiêu chuẩn như IEEE 3 nút, 5 nút, 6 nút và 30 nút
    Với nhịp độ tăng trưởng của nền kinh tế và sự gia tăng dân số toàn cầu, nhu cầu
    tiêu thụ năng lượng không ngừng tăng lên trong đó năng lượng điện đóng vai trò then
    chốt.
    Song song đó, hệ thống điện (HTĐ) cũng liên tục được mở rộng và phát triển cả
    về nguồn và các đường dây truyền tải. Do tính chất tiêu thụ điện ở các khu vực trong
    từng thời điểm khác nhau cho nên trào lưu công suất trên các đường dây truyền tải liên
    tục thay đổi theo thời gian. Kinh nghiệm vận hành HTĐ cho thấy tại một thời điểm
    trên hệ thống có những đường dây bị quá tải trong khi các đường dây khác non tải và
    ngược lại. Nếu có những biện pháp điều chỉnh thông số HTĐ thích hợp có thể làm
    thay đổi trào lưu công suất, làm giảm quá tải cho một số đường dây mà không cần phải
    cải tạo nâng cấp.
    Vì vậy người ta đặt ra bài toán phân bố công suất tối ưu trong hệ thống điện. Đây
    là bài toán mà ngành điện lực phải tìm cách giải quyết từ rất lâu và đã dùng nhiều loại
    giải thuật khác nhau.
    Gần đây trong lĩnh vực công nghệ thông tin xuất hiện giải thuật DE, đây là giải
    thuật có nhiều ưu điểm và đã được ứng dụng vào trong nhiều lĩnh vực, một trong
    những lĩnh vực ứng dụng của DE là trong hệ thống điện.
    11 Tổng quan về thuật toán DE:
    Thuật toán DE được đề xuất bởi hai tác giả Price và Storn vào năm 1995. Thuật
    toán này được xem như một giải pháp mới trong việc tối ưu hoá nguồn điện và được
    đặt tên là DE. Các quy trình thuật toán DE sẽ tạo ra cá thể mới từ cá thể ban đầu thông
    qua quá trình lai tạo và biến đổi. Thuật toán này trở nên phổ biến bởi việc thực hiện
    các quy trình chuyển đổi và lựa chọn của nó chỉ bằng các phương pháp đơn giản.
    Giống như các thuật toán khác, DE cũng cần được khởi tạo từ nhiều cá thể ban
    đầu. Các thuật toán tiến hoá (EAs) là những kỹ thuật tối ưu dựa trên khái niệm số
    lượng các cá thể, sau đó tiến hoá và lai tạo để chọn ra số lượng cá thể phù hợp thông
    qua các hoạt động mang tính xác suất như là kết hợp và lai tạo. Những cá thể này được
    đánh giá và xác định có sự chuyển hoá tốt hơn là việc được chọn lựa và khởi tạo số
    lượng cá thể cho thế hệ tiếp theo.
    Sau vài vòng lặp, những cá thể mới được tạo ra được thay đổi trạng thái và tạo ra
    giá trị tối ưu. Quá trình thay đổi đã gia tăng đáng kể những vùng tối ưu hoá. Các thuật
    toán này có khả năng giải quyết các vấn đề tối ưu hoá phức tạp như là: gián đoạn quy
    trình, hàm phi tuyến tính bậc cao. Hơn nữa, giải thuật này có thể giải quyết vấn đề rất
    khó khăn đặc trưng riêng biệt hoặc các giá trị mã nhị phân. Một vài thuật toán đã được
    phát triển theo thuật toán tiến hoá EC (Evolutionary Computation) và là tiền đề nghiên
    cứu của thuật toán Gen (GA) được phát triển vào những năm của thập kỷ 1960 khi
    thuật toán EC bắt đầu được chú ý.
    Gần đây, những thành tựu đạt được của các thuật toán tiến hoá (EA) đều có thể
    giải quyết được các vấn đề phức tạp và cải thiện được các tính toán như là: các phép
    tính song song đã mô phỏng sự phát triển cho các thuật toán mới như: việc mô phỏng
    các thuật toán mới bằng thuật tính song song như thuật toán DE, tối ưu hoá dạng bầy
    đàn (PSO), thuật toán đàn kiến (ACO) và tìm kiếm các dãy hội tụ tại thời điểm thực
    hiện và khả năng xác định việc tối ưu hoá. Các thuật toán tiến hoá đã rất thành công
    trong việc tối ưu hoá trong hệ thống điện và đặc biệt là giải quyết được mục tiêu kinh
    tế trong vận hành hệ thống điện.
    Thuật toán DE được ứng dụng thực hiện giải quyết mục tiêu tối ưu hoá việc
    phân bố công suất. Mục đích của thuật toán là giảm thiểu chi phí nhiên liệu, giới hạn
    công suất tác dụng và công suất phản kháng của máy phát điện, các nút điện áp, các
    đầu phân áp của máy biến thế và các đường truyền tải điện. Phương pháp này được
    tiến hành thực hiện và mô phỏng trên hệ thống mạng tiêu chuẩn IEEE 30 nút.
    Thuật toán DE được thực hiện trên các giá trị thực dựa trên quy trình phát triển
    tự nhiên. Sử dụng một số lượng cá thể P trong một số lượng cá thể khác Np mà có thể
    sản sinh ra nhiều cá thể G để đạt được giải pháp tối ưu trong thuật toán, kích thước các
    cá thể là không đổi trong suốt quá trình tối ưu hoá. Mỗi cá thể hoặc giải thuật đề xuất
    là một vec tơ mà chứa nhiều tham số như các biến số D. Quy trình cơ bản đã tạo ra sự
    khác biệt cho hai cá thể vec tơ được lựa chọn ngẫu nhiên.
    Thuật toán DE tạo nên các cá thể con mới bằng việc biến đổi một mô hình tiêu
    biểu cho từng cá thể đặc trưng so với số lượng cá thể ban đầu.
    Quá trình tối ưu này được thực hiện với ba bước cơ bản sau:
    ã Đột biến.
    ã Lai tạo.
    ã Lựa chọn
    Đầu tiên, quy trình đột biến tạo ra các véc tơ đột biến bằng cách xáo trộn mỗi
    véc tơ mục tiêu bằng cách tác động mạnh vào hai cá thể được chọn lựa ngẫu nhiên
    khác. Sau đó, quá trình lai tạo chéo tạo ra các véc tơ dẫn bằng cách trộn lẫn các cá thể
    của các véc tơ đột biến bằng các véc tơ mục tiêu, bằng cách lựa chọn các phân bố có
    thể thực hiện cuối cùng, hoạt động chọn lựa được hình thành cho khối lượng cá thể kế
    tiếp bằng cách chọn lựa giữa các véc tơ dẫn và các véc tơ mục tiêu được thực hiện tốt
    hơn và phù hợp với các véc tơ mục tiêu tương đương, kết hợp tốt hơn theo chức năng
    hiện tại.

    DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ
    Hình 21 Đường cong chi phí phổ biến của nhà máy nhiệt điện
    Hình 22 Hàm chi phí nhiên liệu của nhà máy nhiệt điện với 3 van nạp
    Hình 23 Mô hình π cho đường dây hay máy biến áp
    Hình 24 Lưu đồ giải thuật của phương pháp OPF
    Hình 31 Tiến trình Đột Biến (Mutation Operator)
    Hình 32 Tiến trình Lai Ghép (Crossover Operator)
    Hình 41 Kết quả bài 1 chạy trên chương trình Matlab
    Hình 42 Kết quả bài 2 chạy trên chương trình Matlab

    DANH MỤC CÁC BẢNG
    Bảng 21 Một số loại nút trong hệ thống điện
    Bảng 22. Phân loại bài toán tối ưu phân bố công suất
    Bảng 41. Phân loại các phương pháp DE
    Bảng 42 Số liệu hệ thống loại điểm van công suất
    Bảng 43 Số liệu hệ thống loại bình phương
    Bảng 44 Số liệu hệ thống loại vùng vận hành cấm
    Bảng 45 Vùng bị cấm
    Bảng 46 Số liệu hệ thống 6 máy phát theo kinh témoi^' trường
    Bảng 47 Số liệu hệ thống 14 máy phát 118 Bus theo kinh témoi^' trường
    Bảng 48 Số liệu hệ thống 6 tuyến - 8 máy phát
    Bảng 49 Các nhân tố điều chỉnh 8 máy phát – 6 tuyến
    Bảng 410 Số liệu hệ thống IEEE 30 Bus có ràng buộc nghiêm ngặt
    Bảng 411 Số liệu công suất tải IEEE 30 Bus có ràng buộc nghiệm ngặt
    Bảng 412 Số liệu hệ thống IEEE 30 Bus
    Bảng 413 Số liệu ngân hàng tụ điện IEEE 30 Bus
    Bảng 414 Số liệu máy biến thế IEEE 30 Bus
    Bảng 415. Số liệu công suất tải IEEE 30 Bus
    Bảng 416. Dữ liệu hệ thống 6 nhà máy
    Bảng 417. So sánh kết quả tính toán dùng DE, EPSO và NPSO
    Bảng 418. So sánh kết quả tính toán dùng DE, Newton và Genetic


    Xem Thêm: ứng dụng thuật toán de vào giải bài toán phân bố công suất tối ưu trong hệ thống điện
    Nội dung trên chỉ thể hiện một phần hoặc nhiều phần trích dẫn. Để có thể xem đầy đủ, chi tiết và đúng định dạng tài liệu, bạn vui lòng tải tài liệu. Hy vọng tài liệu ứng dụng thuật toán de vào giải bài toán phân bố công suất tối ưu trong hệ thống điện sẽ giúp ích cho bạn.
    #1
  7. Đang tải dữ liệu...

    Chia sẻ link hay nhận ngay tiền thưởng
    Vui lòng Tải xuống để xem tài liệu đầy đủ.

    Gửi bình luận

    ♥ Tải tài liệu

social Thư Viện Tài Liệu

Từ khóa được tìm kiếm

Nobody landed on this page from a search engine, yet!

Quyền viết bài

  • Bạn Không thể gửi Chủ đề mới
  • Bạn Không thể Gửi trả lời
  • Bạn Không thể Gửi file đính kèm
  • Bạn Không thể Sửa bài viết của mình
  •  
DMCA.com Protection Status