Tính toán kinh tế nhà máy nhiệt điện sử dụng khí thiên nhiên hóa lỏng (lng) và than
ECONOMIC CALCULATIONS OF THERMAL POWER PLANTS USING
LIQUEFIED NATURAL GAS (LNG) AND COAL
TÍNH TOÁN KINH Tꢀ NHÀ MÁY NHIꢁT ĐIꢁN Sꢂ DꢃNG KHÍ THIÊN NHIÊN
HÓA LꢄNG (LNG) VÀ THAN
Lê Chí Kiên1, Lê Thị Thủy Tiên2
1Hochiminh City University of Technology and Education, Vietnam; [email protected]
Abstract – The paper presents the results of estimation of
least squares and genetic algorithm for simple and effective
methods. One of the most important issues in solving the economic
problem of coal or gas- thermal power plants is to have an accurate
estimate of the input-output curve coefficients of the thermal unit .
The accuracy of the estimated coefficients adversely affects the
accuracy of the sending process. Therefore, it is important to use
an accurate and reliable estimation technique to estimate the input-
output curve coefficients. The most effective method to solve these
problems is the least squares method.
Tóm tắt– Bài báo trình bày so sánh kết quả cꢅa tꢆnh sai sꢇ ưꢈc tꢆnh
theo phương pháp bình phương bꢉ nhꢊt và theo giải thuꢋt di truyꢌn
đꢍ lꢎa chꢏn phương pháp đơn giản và hiꢐu quả. Một trong những
vꢊn đꢌ quan trꢏng nhꢊt trong viꢐc giải quyết bài toán kinh tế cꢅa
nhà máy nhiꢐt điꢐn sử dụng nhiên liꢐu than và khꢆ là có một ưꢈc
tꢆnh chꢆnh xác cho các hꢐ sꢇ đường cong đầu vào-đầu ra cꢅa đơn vị
nhiꢐt. Sꢎ chꢆnh xác cꢅa các hꢐ sꢇ ưꢈc tꢆnh ảnh hưởng bꢊt lợi đến
kết quả độ chꢆnh xác cꢅa quá trình gửi đi. Do đó, nó rꢊt quan trꢏng
đꢍ sử dụng ưꢈc tꢆnh chꢆnh xác và đáng tin cꢋy kỹ thuꢋt ưꢈc tꢆnh
các hꢐ sꢇ đường cong đầu vào - đầu ra. Phương pháp hữu hiꢐu đꢍ
giải các bài toán trên là phương pháp bình phương bꢉ nhꢊt.
Keywords –Least squares; Genetic algorithm; Estimation;
Input – output curve coefficients; Thermal power plants.
Từ khóa –Phương pháp bình phương bꢉ nhꢊt; Giải thuꢋt di
truyꢌn; Ưꢈc tꢆnh; Hꢐ sꢇ đường cong đầu vào – đầu ra; Nhà máy
nhiꢐt điꢐn
kỹ thuꢋt ưꢈc tính các hꢐ sꢇ đường cong đầu
vào - đầu ra. Có hai mô hình biꢍu diễn chức
năng nhiên liꢐu. Mô hình đầu tiên là mô
hình trơn tru, trong khi khác là mô hình
không trơn tru. Một sꢇ phương pháp đã
được đꢌ xuꢊt đꢍ giải quyết nhiꢌu các vꢊn đꢌ
ưꢈc lượng trong hꢐ thꢇng điꢐn. Một trong sꢇ
đó kỹ thuꢋt dꢎa trên kỹ thuꢋt ưꢈc lượng tĩnh
chẳng hạn như giá trị sai sꢇ nhỏ nhꢊt và ít
nhꢊt là giá trị tuyꢐt đꢇi, trong khi những
người khác dꢎa trên các kỹ thuꢋt ưꢈc tính
động như bộ lꢏc Kalman. Lꢏc Kalman nhằm
ưꢈc lượng giá trị đꢆch thꢎc cꢅa một cái gì
đó, bằng cách dꢎ đoán giá trị cꢅa nó và tính
độ tin cꢋy (hay độ bꢊt định) cꢅa dꢎ đoán đó,
đồng thời đo đạc giá trị (nhưng bị sai sꢇ vì
có các nhiễu), sau đó lꢊy một trung bình có
trꢏng giữa giá trị dꢎ đoán và giá trị đo đạc
1.Mô hꢀnh biꢁu diꢂn chꢃc năng chꢄ phꢄ
nhiên liꢅu không trơn:
Mục tiêu chính trong hoạt động cꢅa
bꢊt kỳ hꢐ thꢇng điꢐn nào là đꢍ đáp ứng nhu
cầu vꢌ năng lượng vꢈi chi phí thꢊp nhꢊt có
thꢍ, trong khi duy trì an toàn và độ tin cꢋy.
Một trong những lĩnh vꢎc liên quan đến chꢅ
đꢌ vꢋn hành tꢇi ưu hꢐ thꢇng điꢐn là bài toán
tải trꢏng kinh tế.
Một trong những vꢊn đꢌ quan trꢏng
nhꢊt trong viꢐc giải quyết bài toán kinh tế là
có một ưꢈc tính chính xác cho các hꢐ sꢇ
đường cong đầu vào-đầu ra cꢅa đơn vị nhiꢐt.
Sꢎ chính xác cꢅa các hꢐ sꢇ ưꢈc tính ảnh
hưởng bꢊt lợi đến kết quả độ chính xác cꢅa
quá trình gửi đi. Do đó, nó rꢊt quan trꢏng đꢍ
sử dụng ưꢈc tꢆnh chꢆnh xác và đáng tin cꢋy
Page 1
được, làm giá trị ưꢈc lượng. Có thꢍ coi nó là
một trường hợp cꢅa “suy diễn có điꢌu kiꢐn
kiꢍu bayes” Các thuộc tꢆnh cơ bản cꢅa bộ
lꢏc Kalman được bắt nguồn từ các yêu cầu
cꢅa ưꢈc lượng trạng thái.
Các đơn vị phát điꢐn vꢈi tuabin hơi
đa van thꢍ hiꢐn sꢎ thay đổi lꢈn hơn trong
các chức năng nhiên liꢐu. Thông thường, các
hiꢐu ứng điꢍm van tạo ra nhiꢐt dạng gợn
sóng đường cong tỷ lꢐ. Lúc này, chức năng
nhiên liꢐu được mô hình hóa bằng cách
thêm một thuꢋt ngữ hình sin. Hàm chi phí
Hình 1 Ba loại đường cong hàm chi phí
nhiên liệu
Đưa ra quan hꢐ đầu ra đầu vào (F –
P) cho mỗi máy phát điꢐn nhiꢐt (i), sau đó
cho bꢊt kỳ một trong ba mô hình, một hꢐ
thꢇng phương trình rời rạc ở dạng không
gian trạng thái có thꢍ được viết như sau
mꢈi trở thành:
L
F (P ) ei sin( fi (P P)) a a P j r
i
ti
i,min
i
0i
ji ti
i
ji
, i=1,....,N
(1)
(5)
Z(k) H(k)X(k)r(k)
Trong đó
trong đó ei và fi là hꢐ sꢇ chi phí nhiên liꢐu
cꢅa đơn vị vꢈi các hiꢐu ứng điꢍm van.
Viꢐc sử dụng chức năng không trơn
sẽ làm tăng tꢆnh chꢆnh xác cꢅa kết quả bài
toán kinh tế, nhưng đồng thời tăng thêm
gánh nặng cho quá trình tính toán.
Z (k) là một vector chi phí nhiên liꢐu;
X (k) là tham sꢇ vector được ưꢈc tính;
r (k) là vector sai sꢇ liên quan vꢈi F;
H (k) là một vectơ hàng liên quan F đến X.
Đꢇi vꢈi ba mô hình được sử dụng được viết
lại như sau:
Ba mô hình [6] khác nhau được xem
xꢉt đꢍ kiꢍm tra hiꢐu suꢊt cꢅa phương pháp:
Mô hình 1: với j=1
Mô hình 1:
H = [1 Pti(k)]
X = [a0i a1i]T
Mô hình 2:
(6)
(7)
F (P ) a0i a1i P r
(2)
(3)
(4)
i
ti
ti
Mô hình 2: với j=2
2
F (P ) a0i a1i P a2i P2 r
H = [1 Pti(k) Pti (k)]
X = [a0i a1i a2i]T
i
ti
ti
ti
Mô hình 3: với j=3
F (P ) a0i a1i P a2i P2 a3i P3 r
Mô hình 3:
i
ti
ti
ti
ti
2
3
H = [1 Pti(k) Pti (k) Pti (k)]
(8)
Page 2
X = [a0i a1i
a2i
a3i]T
thꢎc tế mà qua khảo sát người ta xác định
được nó có dạng tuyến tꢆnh như y = ax+b,
y = ax2 + bx + c, một trong các phương pháp
hữu hiꢐu đꢍ giải các bài toán trên là phương
pháp bình phương bꢉ nhꢊt.
Ở đây k đại diꢐn cho sꢇ lượng phép
đo. Điꢌu này có nghĩa là nếu chúng ta có sꢇ
đo k, điꢌu đó liên quan đến F đến P, khi đó
tꢊt cả các tham sꢇ vector sẽ là k*1 ngoại trừ
vector H nó sẽ là 1*k. Các phương trình k
đại diꢐn cho các giá trị thꢎc tế cho (Thꢎc tế)
tạo thành phꢉp đo ma trꢋn. Chương trình GA
được sử dụng đꢍ tìm ưꢈc tính cho ẩn sꢇ (X)
cꢅa phương trình (5). Những ưꢈc tính này
được sử dụng đꢍ tính lại hàm nhiên liꢐu
(Ưꢈc tính) cꢅa phương trình (5) tại mỗi
bưꢈc thời gian. Sau đó, sai sꢇ ở mỗi bưꢈc
(k) có thꢍ được tꢆnh như sau [6]:
Giả sử có 2 đại lượng (vꢋt lý, hoá
hꢏc, …) x và y có liên hꢐ phụ thuộc nhau
theo một trong các dạng đã biết sau [8]:
y a.x b
y a bx cx2
tuyentinh
y a bcos x csin x
y aebx
y a.xb
phituyen
Nhưng chưa xác định được giá trị
cꢅa các tham sꢇ a, b, c. Đꢍ xác định được
các tham sꢇ này, ta tìm cách tính một sꢇ cặp
giá trị tương ứng (xi, yi), i=1, 2, …,n bằng
thꢎc nghiꢐm, sau đó áp dụng phương pháp
bình phương bꢉ nhꢊt.
r (k) = F (k) (thực tế) - F (k) (ước tính)
, i = 1, 2, 3, ..., K
(9)
Bây giờ, vꢊn đꢌ được xây dꢎng và có
thꢍ được nêu rõ ràng là "tìm ưꢈc tính cho
vectơ tham sꢇ X (k), cho bꢊt kỳ mô hình
nào, đꢍ giảm thiꢍu vector sai sꢇ r (k) ”.
2. Phương pháp bꢀnh phương bé nhất
* Trường hợp: y = ax + b
Vì các cặp sꢇ (x1,y1), (x2, y2), … , (xn, yn)
nhꢋn được từ thí nghiꢐm chỉ là những giá trị
gần đúng cꢅa x, y nên chúng không hoàn
toàn là nghiꢐm đúng cꢅa phương trình
y = ax + b
Trong toán hꢏc cũng như trong thꢎc
tế ta thường gặp các bài toán liên quan đến
khảo sát và tính giá trị cꢅa hàm y = f(x) nào
đó. Tuy nhiên trong thꢎc tế không phải lúc
nào ta cũng xác đinh được sẵn hàm sꢇ mà
chỉ nhꢋn được các dữ kiꢐn rời rạc xi tương
ứng vꢈi giá trị yi. Vꢊn đꢌ đặt ra là xác định
giá trị cꢅa hàm tại các điꢍm còn lại. Một
trong các cách làm đó là ta đi xác định biꢍu
thức hàm f(x). Có rꢊt nhiꢌu lꢈp các bài toán
Gꢏi εi sai sꢇ tại các điꢍm xi
i yi a bxi
Minh hꢏa εi lên đồ thị:
Page 3
Giải hꢐ phương trình ta được: a, b
* Trường hợp y = a + bx + cx2
Gꢏi εi sai sꢇ tại các điꢍm xi
i yi a bxi
Khi đó tổng bình phương các sai sꢇ:
n
S 2
i
i1
Các hꢐ sꢇ a, b, c xác định sao cho S là bé
nhꢊt. Như vꢋy a, b, c là nghiꢐm cꢅa hꢐ
phương trình:
n
n
n
S
Hình 2 Đꢀ thꢁ εi
na b x c x2
y
i
0
i
i
i1
i1
i1
a
S
b
S
Khi đó tổng bình phương các sai sꢇ:
n
n
n
n
0 a x b x2 c x3 x y
(11)
i
i
i
i
i
n
i1
i1
i1
i1
S
i
n
n
n
n
i1
0
a
x2 b x3 c x4 x2 y
i
i
i
i
i
c
i1
i1
i1
i1
Mục đꢆch cꢅa phương pháp này là xác định
a, b sao cho S là bé nhꢊt. Như vꢋy a, b là
nghiꢐm hꢐ phương trình:
Giải hꢐ phương trình ta được a, b, c
Lꢋp bảng dạng sau:
xi2 xi3 xi4
i
xi2 yi
S
a
S
b
xi
yi xi yi
0
0
1
2
3
Ta có
S (y2 a2 b2 x2 2ay 2bxy 2abx )
...
n
i
i
i
i
i
n
S
a
S
b
(2a 2y 2bx )
i
i
Tổng
3. Bài toán kiꢁm tra:
i1
n
(2bx2 2x y 2ax )
i
i
i
i
i1
n
n
Trong trường hợp này, hàm chi phí nhiên
liꢐu tuyến tꢆnh được mô tả trong phương
na b x
y
i
i
i1
i1
(10)
n
n
n
y a0 a1x a2 x2
x b x2 x y
trình:
a
i
i
i
i
i1
i1
i1
Page 4
Được sử dụng đꢍ ưꢈc tꢆnh các tham sꢇ cho
các nhà máy nhiꢐt điꢐn khác nhau vꢈi các
nhiên liꢐu như than và khꢆ đꢇt. Mỗi nhà máy
điꢐn bao gồm 5 máy phát điꢐn các đơn vị
vꢈi 10, 20, 30, 40 và 50 MW. Tính giá trung
bình F [6]:
Hàm chi phꢆ nhiên liꢐu đꢇi vꢈi nhà máy
nhiꢐt điꢐn than:
fuoctinh (x)T 95.856 7.3736x 0.0466x2
Ta có hꢅ phương trꢀnh đꢆi với nhiên liꢅu
khꢄ:
5a 150a 5500a 1958
0
1
2
Bảng 1 Chi phꢆ ứng vꢈi từng tổ máy:
150a 5500a 225000a 69570
(13)
0
1
2
P(MW)
10
F (GJ/h)
176.62
5500a0 225000a1 9790000a2 2810480
Giải hꢐ (13) ta được
a0 101.1,a1 7.8814,a2 0.0491
256.4
361.5
467.6
579.5
F (GJ/h)
187.2
272.8
384.3
497.2
616.5
20
Than
30
Hàm chi phꢆ nhiên liꢐu đꢇi vꢈi nhà máy
40
nhiꢐt điꢐn khꢆ:
fuoctinh (x)K 101.1,7.8814x 0.0491x2
50
P(MW)
Tìm ra được 2 hàm chi phꢆ theo 2 loại nhiên
liꢐu và các hꢐ sꢇ a0, a1, a2 tìm được ta tꢆnh
toán chi phꢆ ưꢈc tꢆnh ở bảng 3.
10
20
30
40
50
Khí
Theo [6] ta có chi phꢆ ưꢈc tꢆnh theo giải
thuꢋt GA ở bảng 4.
4.Kết luꢇn :
Các hꢐ sꢇ ưꢈc tꢆnh cꢅa hàm chi phꢆ (a0, a1,
a2) vꢈi phương pháp bình phương bꢉ nhꢊt
được tꢆnh toán qua bảng 2.
Viꢐc giải quyết bài toán kinh tế mà sử dụng
kỹ thuꢋt ưꢈc tꢆnh tĩnh, ưꢈc tꢆnh giá trị tuyꢐt
đꢇi nhỏ nhꢊt các hꢐ sꢇ đường cong đầu vào -
đầu ra giúp giải quyết được vꢊn đꢌ lꢎa chꢏn
được nhiên liꢐu cho nhà máy nhiꢐt điꢐn
Ta có hꢅ phương trꢀnh đꢆi với nhiên liꢅu
than:
5a 150a 5500a 1841.62
0
1
2
150a 5500a 225000a 65418.2
(12)
0
1
2
Bình phương
5500a0 225000a1 9790000a2 2642482
bꢉ nhꢊt
14.208
14.216
GA
Giải hꢐ (12) ta được
Than
Khꢆ
15.6553
20.328
Phương pháp bình phương bꢉ nhꢊt là kỹ
a0 95.856,a1 7.3736,a2 0.0466
thuꢋt phân tích phức tạp có độ chính xác
Page 5
cao. Phương pháp này nhằm xác định
phương trình biến thiên cꢅa chi phí dꢎa trên
viꢐc tính toán hꢐ phương trình 2 biến trong
phân tích thꢇng kê, sử dụng sꢇ liꢐu chi phí
thꢎc tế phát sinh tương ứng vꢈi 2 loại nhiên
liꢐu.
Qua tꢆnh toán bằng cả 2 phương pháp cho
thꢊy viꢐc sử dụng nhiên liꢐu than chi phꢆ
thꢊp hơn là sử dụng nhiên liꢐu khꢆ nhưng đꢍ
viꢐc tꢆnh toán chi phꢆ được đơn giản hơn thì
ta sử dụng phương pháp bình phương bꢉ
nhꢊt.
Giải thuꢋt di truyꢌn mặc dù mꢈi được phát
triꢍn trong thời gian gần đây nhưng đã thu
được những thành công lꢈn ở nhiꢌu ngành
khác nhau, cả trên lý thuyết và thꢎc tiễn.Đặc
biꢐt người ta có thꢍ kết hợp giải thuꢋt di
truyꢌn vꢈi những giải thuꢋt khác đꢍ tạo
thành một cơ chế điꢌu khiꢍn tꢎ động nhiꢌu
tầng, cho phép giải những bài toán tꢇi ưu
phức tạp một cách nhanh chóng vꢈi độ
chꢆnh xác cao. Nhược điꢍm là tính toán phức
tạp.
Bảng 2. Các hꢐ sꢇ ưꢈc tꢆnh cꢅa hàm chi phꢆ (a0, a1, a2) được tꢆnh bằng phương pháp bình phương
bꢉ nhꢊt
xi
xi2
xi3
xi4
yi
xi yi
xi2 yi
i
1
2
3
4
5
12
20
30
40
50
100
1000
10000
176.62 1766.2 17662
400
8000
160000 256.4
810000 361.5
2560000 467.6
5128
102560
325350
748160
1448750
900
27000
64000
10845
18704
28975
1600
2500
5500
100
Than
(1)
125000 6250000 579.5
Tổng
150
10
225000 9790000 1841.62 65418.2 2642482
1
2
1000
8000
10000
187.2
1872
5456
18720
20
400
160000 272.8
109120
Page 6
Khí
(2)
3
4
5
30
900
27000
64000
810000 384.3
2560000 497.2
11529
19888
30825
69570
345870
795520
1541250
2810480
40
1600
2500
5500
50
125000 6250000 616.5
Tổng
150
225000 9790000 1958
Bảng 3. Dữ liꢐu tꢆnh toán chi phꢆ nhiên liꢐu thꢎc tế cho mỗi đơn vị-dữ liꢐu chi phꢆ nhiên liꢐu ưꢈc
tꢆnh thu được sau khi tính toán theo phương pháp bꢀnh phương bé nhất
Nhiên
F(thực
tế)
F(ước
tính)
liꢅu
P
(MW)
10
Fuoctinh F
thucte
(GJ/h)
176.62
256.4
361.5
467.6
579.5
a0
a1
a2
(GJ/h)
95.856 7.3736 0.0466 174.252
95.856 7.3736 0.0466 261.968
95.856 7.3736 0.0466 359.004
2.368
5.568
2.496
2.24
20
Than
30
40
95.856 7.3736 0.0466
465.36
50
95.856 7.3736 0.0466 581.036
1.536
14.208
2.376
5.568
2.568
2.284
1.42
10
20
30
40
50
187.2
272.8
384.3
497.2
616.5
101.1
101.1
101.1
101.1
101.1
7.8814 0.0491 184.824
7.8814 0.0491 278.368
7.8814 0.0491 381.732
7.8814 0.0491 494.916
Khí
7.8814 0.0491
617.92
14.216
Page 7
Bảng 4. Dữ liꢐu chi phꢆ nhiên liꢐu thꢎc tế cho mỗi đơn vị-dữ liꢐu chi phꢆ nhiên liꢐu ưꢈc tꢆnh thu
được sau khi tính toán theo giải thuꢇt GA
Nhiên
F(thực
tế)
F(ước
tính)
liꢅu
P
Fuoctinh F
thucte
(MW) (GJ/h)
a0
a1
a2
(GJ/h)
10
20
30
40
50
176.62 100.3937 6.9761 0.0533 175.4847
256.4 100.3937 6.9761 0.0533 261.2357
361.5 100.3937 6.9761 0.0533 357.6467
467.6 100.3937 6.9761 0.0533 464.7177
579.5 100.3937 6.9761 0.0533 582.4487
1.1353
4.8357
3.8533
2.8823
2.9487
Than
15.6553
1.448
10
20
30
40
50
187.2
103.2
8
0.0667 188.648
272.8 116.3854 6.7342 0.0667 277.7494
384.3 116.3854 6.7342 0.0667 378.4414
497.2 116.3854 6.7342 0.0667 492.4734
616.5 116.3854 6.7342 0.0667 619.8454
4.9494
5.8586
4.7266
3.3454
Khí
20.328
algorithm. Turk. J. Electr. Eng.
Comput. Sci., 21 (2013), pp. 1827-
1841
Tꢈi liꢅu tham khảo
1. Nguyễn Công Hân, Nhà máy nhiệt
điện, NXB Khoa hꢏc và kỹ thuꢋt,
2002, 200 trang.
5. M. Vanithasri, R. Balamurugan, L.
Lakshminarasimman.
2. Hoàng Dương Hùng, Năng lượng
mặt trời lý thuyết và ứng dụng, NXB
KHKT, 2005, 214 trang
3. Hoàng Đình Tꢆn, Nhiꢐt động lꢎc hꢏc
kỹ thuꢋt, NXB KHKT, 2007,482
trang.
19,
Issue
4, December 2016, Pages 2035-
2042.
4. Yusuf SONMEZ¨. Estimation of fuel
cost curve parameters for thermal
power plants using the ABC
Page 8
6. A. M. AL-Kandari · K. M. EL-
Naggar. A genetic-based algorithm
for optimal estim curve parameters
of thermal power plants. Electr.
Eng., 89 (2006), pp. 585-590
Technology, In press, corrected
proof, Available online 30 May
2017.
7. Vanithasri M., Balamurugan
R., Lakshminarasimman L.
Page 9
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
Bảnquyềntác phẩm đã được bảo hộ bởiLuậtxuất bảnvà LuậtSở 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 2018-2019 của Thư viện Trường Đại học
Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh.
10 trang
11/01/2024
16100
Free
Bạn đang xem tài liệu "Tính toán kinh tế nhà máy nhiệt điện sử dụng khí thiên nhiên hóa lỏng (lng) và than", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên
File đính kèm:
- tinh_toan_kinh_te_nha_may_nhiet_dien_su_dung_khi_thien_nhien.pdf
