Real Book

1. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP. HCM
---------------------------
VŨ HỒNG DÂN
ĐIỀU KHIỂN HỘ TIÊU THỤ (DSM) BẰNG
THUẬT TOÁN PSO
LUẬN VĂN THẠC SĨ
Chuyên ngành : Kỹ thuật điện
Mã số ngành: 60520202
TP. HỒ CHÍ MINH, tháng 04 năm 2016

2. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP. HCM
---------------------------
VŨ HỒNG DÂN
ĐIỀU KHIỂN HỘ TIÊU THỤ (DSM) BẰNG
THUẬT TOÁN PSO
LUẬN VĂN THẠC SĨ
Chuyên ngành : Kỹ thuật điện
Mã số ngành: 60520202
CÁN BỘ HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. ĐINH HOÀNG BÁCH
TP. HỒ CHÍ MINH, tháng 04 năm 2016

3. CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP. HCM
Cán bộ hướng dẫn khoa học: TS. ĐINH HOÀNG BÁCH
(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ ký)
Luận văn Thạc sĩ được bảo vệ tại Trường Đại học Công nghệ TP.HCM
ngày …… tháng …… năm 2016
Thành phần Hội đồng đánh giá Luận văn Thạc sĩ gồm:
(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị của Hội đồng chấm bảo vệ Luận văn Thạc sĩ)
TT Họ và tên Chức danh Hội đồng
1 PGS. TS. Trương Việt Anh Chủ tịch
2 TS. Trần Vinh Tịnh Phản biện 1
3 TS. Đặng Xuân Kiên Phản biện 2
4 TS. Võ Hoàng Duy Ủy viên
5 TS. Huỳnh Châu Duy Ủy viên, Thư ký
Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá Luận sau khi Luận văn đã được
sửa chữa (nếu có).
Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV

4. TRƯỜNG ĐH CÔNG NGHỆ TP. HCM
PHÒNG QLKH – ĐTSĐH
CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc lập – Tự do – Hạnh phúc
TP. HCM, ngày..… tháng….. năm 2016
NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ
Họ tên học viên : VŨ HỒNG DÂN Giới tính : Nam
Ngày, tháng, năm sinh : 02/08/1984 Nơi sinh : Bình Định
Chuyên ngành : Kỹ thuật điện MSHV : 1341830049
I- Tên đề tài:
ĐIỀU KHIỂN HỘ TIÊU THỤ (DSM) BẰNG THUẬT TOÁN PSO.
II- Nhiệm vụ và nội dung:
Nghiên cứu đề tài: “Điều khiển hộ tiêu thụ (DSM) bằng thuật toán PSO”.
Luận văn trình bày ứng dụng hai phương pháp Particle swarm
optimization (PSO) và phương pháp PSO cải tiến (GCPSO) vào giải bài toán
điều khiển hộ tiêu thụ (DSM) với mục tiêu đặt ra san bằng đồ thị phụ tải trong
ngày sao cho các thiết bị tiêu thụ điện luôn luôn thỏa điều kiện công suất làm
việc và đảm bảo đáp ứng được nhu cầu sử dụng thiết bị của con người. Làm
phẳng đồ thị phụ tải tốt nhất có thể sao cho công suất tiêu thụ của các thiết bị
nằm trong giới hạn hợp lý của nó và đảm bảo nhu cầu sử dụng điện năng của
các hộ tiêu thụ.
III- Ngày giao nhiệm vụ: 20/8/2015
IV- Ngày hoàn thành nhiệm vụ: 10/4/2016
V- Cán bộ hướng dẫn: TS. ĐINH HOÀNG BÁCH
CÁN BỘ HƯỚNG DẪN KHOA QUẢN LÝ CHUYÊN NGÀNH
(Họ tên và chữ ký) (Họ tên và chữ ký)
TS. ĐINH HOÀNG BÁCH

5. i
LỜI CAM ĐOAN
Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi.
Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn phản ánh trung thực nội dung và quá trình
nghiên cứu của luận văn.
Tp. Hồ Chí Minh, ngày 10 tháng 04 năm 2016
(Ký tên và ghi rõ họ tên)
Vũ Hồng Dân

6. ii
LỜI CẢM ƠN
Trong suốt quá trình thực hiện đề tài, người thực hiện đã được sự hướng dẫn
tận tình của TS. Đinh Hoàng Bách, Trưởng bộ môn kỹ thuật điện, khoa điện – điện
tử, giảng viên trường Đại Học Tôn Đức Thắng. Dưới sự hướng dẫn của thầy, đề tài
đã được nghiên cứu và hoàn thành đúng thời hạn cũng như hoàn thành mục tiêu ban
đầu đề ra. Người thực hiện xin gửi lòng tri ân sâu sắc đến TS. Đinh Hoàng Bách vì
những kiến thức quý báu và các phương pháp nghiên cứu mà thầy đã truyền dạy.
Người thực hiện gửi lòng tri ân đến quý thầy cô trường Đại Học Công Nghệ
tp. Hồ Chí Minh, quý thầy cô trường Đại Học Tôn Đức Thắng đã tận tình hướng
dẫn và truyền đạt những kiến thức, phương pháp nghiên cứu và các kinh nghiệm
trong suốt hai năm học. Những kiến thức và kinh nghiệm này chính là nền tảng
giúp người thực hiện hoàn thành tốt luận văn này.
Người thực hiện chân thành cảm ơn quý anh chị, chân thành cảm ơn bạn bè
đã tận tình giúp đỡ trong suốt khóa học cũng như trong quá trình thực hiện luận văn.
Tp. Hồ Chí Minh, ngày 10 tháng 04 năm 2016
Người thực hiện
Vũ Hồng Dân

7. iii
TÓM TẮT
Luận văn trình bày ứng dụng hai phương pháp Particle swarm optimization
(PSO) và phương pháp PSO cải tiến (GCPSO) vào giải bài toán điều khiển hộ tiêu
thụ (DSM) với mục tiêu đặt ra san bằng đồ thị phụ tải trong ngày sao cho các thiết
bị tiêu thụ điện luôn luôn thỏa điều kiện công suất làm việc và đảm bảo đáp ứng
được nhu cầu sử dụng thiết bị của con người. Một bài toán mẫu đặt ra với bốn hộ
tiêu thụ gồm ba thiết bị điện sử dụng trong ngày với mười hai khoảng thời gian
trong đó mỗi khoảng hai giờ. Kết quả áp dụng PSO và GCPSO cho thấy GCPSO là
một phương pháp tốt với nhiều ưu điểm như chất lượng lời giải cao, thời gian tìm
nghiệm nhanh. Thật vậy, các thông số điều khiển của GCPSO bao gồm dân số và số
vòng lặp lớn nhất đều được cài đặt với giá trị nhỏ hơn PSO. Tuy nhiên kết quả rất
triển vọng khi đồ thị phụ tải gần như được san bằng hoàn toàn trong khi với PSO thì
chênh lệch khá nhiều. Giá trị của tỉ số công suất đỉnh và công suất trung bình sau
năm mươi lần chạy cho kết quả rất tốt với GCPSO và nhỏ hơn nhiều so với PSO.
Từ đó, có thể kết luận rằng việc áp dụng GCPSO và điều khiển hộ tiêu thụ là hoàn
toàn hợp lý và cho kết quả như mọng đợi.

8. iv
ABSTRACT
The study presents the application of two methods including Particle swarm
optimization and its improved version (GCPSO) for solving the problem of demand
side management so that the a day-load curve can be balanced while satisfying all
constraints of limitations on electrical devices as well as meeting the demand from
human. A test system is employed in which four consumers with three devices for
each and twelve subintervals with two hour for each are considered. The results
comparisons obtained from PSO and GCPSO has shown that GCPSO is much
superior to PSO in terms of solution quality and fast convergence. In fact, the
control parameters such as population and number of iterations for GCPSO are
lower than those for PSO. Furthermore, the obtained load curve from GCPSO is
totally balanced meanwhile that for PSO is still much different among the
considered twelve subintervals. The ratio of peak load to average load obtained by
running these methods fifty independent trial runs has indicated that GCPSO can
obtain better minimum value and lower standard deviation as well as taking shorter
computational time. Consequently, it can be concluded that the GCPSO is very
favorable for solving the DSM problem.

9. v
MỤC LỤC
LỜI CAM ĐOAN ....................................................................................................... i
LỜI CẢM ƠN ............................................................................................................ ii
TÓM TẮT ................................................................................................................. iii
ABSTRACT .............................................................................................................. iv
MỤC LỤC...................................................................................................................v
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT ......................................................................... vii
DANH MỤC BẢNG............................................................................................... viii
DANH MỤC HÌNH VẼ............................................................................................ ix
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN.......................................................................................1
1.1 Đặt vấn đề .........................................................................................................1
1.2 Các nghiên cứu .................................................................................................3
1.3 Mục Tiêu Nghiên Cứu. .....................................................................................5
1.4 Phương Pháp Nghiên Cứu. ...............................................................................5
1.5 Phạm Vi Nghiên Cứu........................................................................................5
1.6 Điểm Mới Của Đề Tài ......................................................................................5
1.7 Giá Trị Thực Tiễn.............................................................................................6
1.8 Bố Cục Của Đề Tài...........................................................................................6
CHƯƠNG 2: DSM – QUẢN LÝ NHU CẦU SỬ DỤNG ĐIỆN..............................8
2.1 Giới thiệu về bài toán DSM.............................................................................8
2.2 DSM và các Công ty Điện lực..........................................................................9
2.3 Các mục tiêu của một hệ thống điện khi áp dụng DSM.................................10
2.4 Điều khiển nhu cầu điện năng phù hợp. .........................................................11
2.5 Nâng cao hiệu suất sử dụng năng lượng của hộ tiêu thụ ................................13
2.6 Nguyên tắc quản lý điện và triển khai chương trình DSM.............................16
2.7 Các mô hình thực hiện DSM ..........................................................................19
2.8 Các tác động về giá do triển khai DSM..........................................................21
2.9 Dự án quản lý nhu cầu (DSM/EE) giai đoạn II do EVN thực hiện................23
CHƯƠNG 3. THUẬT TOÁN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION.................25
3.1. Bài toán tối ưu................................................................................................25
3.2.Phương pháp PSO cổ điển ..............................................................................25

10. vi
3.3.Thuật toán PSO tổng quát...............................................................................30
3.4.Thuật toán PSO cổ điển và các cải tiến PSO..................................................32
3.4.1.Thuật toán PSO cổ điển[13-17]...............................................................32
3.4.2.Phương pháp PSO cải tiến với trọng số ω (ω-PSO)................................33
3.4.3.Phương pháp PSO cải tiến với hệ số giới hạn (GCPSO) ........................33
3.5.Kết luận...........................................................................................................34
CHƯƠNG 4: ÁP DỤNG CÁC PHƯƠNG PHÁP PSO CHO BÀI TOÁN DSM.....35
4.1Bài toán DSM ..................................................................................................35
4.2Áp dụng PSO cho bài toán DMS.....................................................................36
4.2.1.Khởi tạo ...................................................................................................36
4.2.2.Tìm hàm fitness .......................................................................................37
4.2.3.Cập nhật vận tốc ......................................................................................37
4.2.4.Cập nhật ví trí mới...................................................................................38
4.2.5.Tiêu chuẩn dừng ......................................................................................39
4.3Thuật toán lặp áp dụng PSO cho bài toán DSM..............................................39
4.4Kết luận............................................................................................................39
CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ SỐ.....................................................................................41
5.1Bài toán mẫu ....................................................................................................41
5.2.Kết quả............................................................................................................42
5.3.Kết Luận .........................................................................................................47
CHƯƠNG 6. KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN..........................................48
6.1.Kết luận ...............................................................................................................48
6.2.Hương phát triển .................................................................................................48
REFERENCES..........................................................................................................49

11. vii
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
PSO Particle Swarm Optimization
GCPSO Global Constriction Particle Swarm Optimization
DSM Demmand side management
NSGA‐II None‐Dominated Sorting Genetic Algorithm II
PAR Peak-to-average ratio

12. viii
DANH MỤC BẢNG
Bảng 5.1. Thông tin thiết bị trong 4 hộ gia đình.......................................................41
Bảng 5.2. Thông số điều khiển của PSO và GCPSO................................................42
Bảng 5.3. Kết quả so sánh cho 50 lần chạy độc lập..................................................42
Bảng 5.4. Công suất tiêu thụ (W) trong 6 khoảng đầu của PSO...............................44
Bảng 5.5. Công suất tiêu thụ (W) trong 6 khoảng cuối của PSO .............................44
Bảng 5.6. Công suất tiêu thụ (W) trong 6 khoảng đầu của GCPSO.........................45
Bảng 5.7. Công suất tiêu thụ (W) trong 6 khoảng cuối của GCPSO........................45

13. ix
DANH MỤC HÌNH VẼ
Hình 2.1: Các phương pháp cắt giảm phụ tải vào giờ cao điểm...............................12
Hình 4.1 Đàn chim trong tự nhiên ............................................................................26
Hình 4.2 Đàn cá trong tự nhiên.................................................................................26
Hình 3.3 Nguyên lý thay đổi vị trí của cá thể trong không gian 2 chiều ..................29
Hình 5.1. Đặc tính hội tụ của PSO và GCPSO .........................................................43
Hình 5.2. Đồ thị phụ tải thu được từ PSO.................................................................46
Hình 5.3. Đồ thị phụ tải thu được từ GCPSO ...........................................................46

14. 1
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
1.1 Đặt vấn đề
Sự phát triển của nhu cầu sử dụng điện năng gắn liền với sự phát triển kinh tế
xã hội. Từ những năm đầu của thế kỷ 20, vấn đề sử dụng hiệu quả và tiết kiệm năng
lượng đã được các nước phát triển quan tâm nghiên cứu. Đặc biệt, kể từ khi nền
kinh tế thế giới chịu những tác động nặng nề của cuộc khủng hoảng dầu mỏ lần thứ
nhất và lần thứ hai thì nhiều tổ chức nhà nước cũng như nhiều trung tâm nghiên cứu
phục vụ mục tiêu tiết kiệm năng lượng đã được thành lập.
Theo đánh giá của uỷ ban năng lượng thế giới thì trong vài chục năm tới, với
nhu cầu sử dụng năng lượng như hiện nay thì chẳng bao lâu nữa, nguồn năng lượng
sơ cấp trên thế giới sẽ cạn kiệt. Với Việt Nam, tuy nguồn năng lượng sơ cấp khá đa
dạng, phong phú bao gồm: Than, dầu, khí, nhiệt điện, thuỷ điện, Urani, địa nhiệt,...
nhưng trữ lượng và khả năng khai thác rất hạn chế và được coi là rất nhỏ so với thế
giới.
Ở Việt Nam, đã tồn tại cơ chế bao cấp vào những năm 80, do vậy thói quen
bao cấp, cơ chế quản lý tập trung gây ra thói quen xấu trong việc sử dụng năng
lượng nói chung và điện năng nói riêng. Việc quản lý và sử dụng năng lượng không
phản ánh đúng thực chất chi phí của quá trình sản xuất, từ đó vấn đề sử dụng hợp lý
và tiết kiệm năng lượng không được quan tâm, tư tưởng ỷ lại vào nhà nước còn rất
nặng nề. Khi chuyển sang nền kinh tế thị trường, nhiều thành phần kinh tế, có hoạch
toán lỗ lãi, vấn đề sử dụng năng lượng đã được quan tâm nhiều hơn song do thiếu
thông tin, chưa có kinh nghiệm thực hiện, chưa có một chính sách hợp lý và các văn
bản luật kịp thời nên vấn đề sử dụng và khai thác các nguồn năng lượng còn đạt
hiệu quả rất thấp.
Tại hội thảo về tiết kiệm điện do Bộ Công Nghiệp, Viện Năng Lượng và Công
ty PG Lighting tổ chức, Bộ Công Nghiệp cho biết, với tốc độ tăng trưởng kinh tế dự
kiến là 16%/năm thì vào năm 2007, Việt Nam thiếu khoảng 1 tỷ kWh điện. Từ năm
2010 đến năm 2020, Việt Nam sẽ mất cân đối lớn giữa cung và cầu điện năng, việc
nhập khẩu điện ngày càng tăng. Bên cạnh đó, do trình độ công nghệ còn lạc hậu và
sử dụng không hợp lý nên tổn thất điện năng của ta luôn cao hơn các nước trong
khu vực như Thái Lan, Malaysia từ 1.5 đến 1.7 lần.

15. 2
Với tốc độ tăng trưởng nhu cầu điện năng trung bình hàng năm của cả nước
vào khoảng 16%, trong hoàn cảnh nguồn vốn trong nước còn hạn chế, chủ yếu
nguồn vốn đầu tư phát triển lưới điện và nguồn điện là nguồn vốn vay của các tổ
chức tài chính thế giới như WB, ADB, ODA,.. đặt ra cho ngành Điện phải giải
quyết một vấn đề hết sức khó khăn: Phải đáp ứng nhu cầu điện năng theo tăng
trưởng của nền kinh tế nhưng lại rất khó khăn về nguồn vốn đầu tư. Hơn nữa, với
tốc độ khai thác các dạng năng lượng sơ cấp như hiện nay sẽ làm cạn kiệt nhanh
chóng nguồn tài nguyên của đất nước và ảnh hưởng nghiêm trọng tới môi trường
sinh thái.
Theo số liệu tính toán của Viện Năng Lượng, nhu cầu điện năng thương phẩm
nước ta vào năm 2010 có thể là 72 tỷ kWh (gấp 8 lần so với năm 1994). Nhu cầu
công suất đỉnh sẽ gia tăng từ 2000MW (năm 1994) lên tới khoảng 11000MW (năm
2010). Nguồn vốn cần huy động để phát triển nguồn và lưới điện sẽ vào khoảng
18.4 tỷ USD.
Hiện nay, hiệu quả sử dụng điện năng ở nước ta còn rất thấp, trong khi tổn thất
điện năng trong các khâu sản xuất, truyền tải, phân phối còn cao. Tình trạng lãng
phí trong sử dụng điện năng còn phổ biến, ý thức sử dụng tiết kiệm điện còn bị xem
nhẹ. Thực tế, qua nghiên cứu, phân tích, đánh giá thì tiềm năng tiết kiệm điện năng
trong các lĩnh vực kinh tế đời sống, xã hội còn rất lớn vào khoảng 50% sản lượng
điện năng tiêu thụ. Khắc phục khó khăn này, Chính phủ và Bộ Công Nghiệp đã ra
chỉ thị về tiết kiệm điện, theo đó từ năm 2006 đến năm 2010 sẽ tiết kiệm từ 3-5%
sản lượng điện, từ năm 2011 đến năm 2015 tiết kiệm từ 7-8% sản lượng điện.
Để thực hiện kế hoạch công nghiệp hoá và hiện đại hoá chúng ta phải có
những chiến lược quản lý và phát triển ngành điện một cách hợp lý. Theo kinh
nghiệm của các nước trong khu vực, việc sớm áp dụng các chương trình quản lý
nhu cầu điện năng DSM kết hợp với quản lý nguồn cung cấp SSM sẽ là một trong
những giải pháp kinh tế và hiệu quả nhất. Thực tế tại những nước trong khu vực
như Hàn Quốc, Thái Lan, Đài Loan, Trung Quốc, Indonesia, Malaysia,
Philippines,.. với kinh nghiệm và sự trợ giúp của các nước phát triển đã đưa ra
nhiều chương trình tiết kiệm năng lượng, hàng trăm triệu USD lợi nhuận thu được

16. 3
nhờ việc thực hiện các chương trình đó khiến họ nhìn nhận vấn đề nghiêm túc và
thực tế hơn.
1.2 Các nghiên cứu
Điều khiển hộ tiêu thụ (DSM) là công cụ để tránh phải nâng cấp công suất của
nhà máy, bằng cách giảm thiểu hoặc chuyển đổi năng lượng từ phía người sử dụng.
Đối với người sử dụng là hộ tiêu thụ hay khu công nghiệp, DSM còn được xem như
một cách để tiết kiệm tiền điện bằng cách tận dụng các ưu đãi về tài chính của các
công ty cung cấp điện. Thông thường, DSM được giới thiệu như một chương trình
được triển khai bởi các công ty điện lực để kiểm soát việc tiêu thụ năng lượng từ
phía người sử dụng. Ngoài ra, DSM còn là một cách tiếp cận để giải quyết vấn đề
tối ưu hóa với chức năng và mục tiêu thích hợp.
Điều khiển hộ tiêu thụ được áp dụng lên nhiều đối tượng như nhà dân, chung
cư cũng như các nhà máy sản xuất tiêu thụ điện khá cao trong ngày. Các phụ tải này
được lên lịch làm việc sao cho chi phí tiêu thụ năng lượng điện là thấp nhất trong
thời gian làm việc. Có rất nhiều nghiên cứu về điều khiển hộ tiêu thụ điện [1]-[4].
Điều khiển năng lượng điện tiêu thụ của các thiết bị điện trong nhà là tâm điểm của
hầu hết tất cả các nghiên cứu này. Ví dụ, cài đặt nhiệt độ tối ưu cho các hệ thống
máy điều hòa dựa vào giá điện trong ngày và dự đoán nhiệt độ ngoài trời được thực
hiện trong nghiên cứu [1]. Trong nghiên cứu này, hệ thống máy tính được kết nối
tới các thiết bị thông qua đường dây điện và wireless. Hệ thống công nghệ thống tin
là yếu tố quan trọng cho điều khiển hộ tiêu thụ. Ơ nghiên cứu [2], chiến lược điều
khiển hộ tiêu thụ thông qua mạng không dây đến các đồng hồ thông minh được thực
hiện. Ngoài ra, nghiên cứu này còn sử dụng hệ thống lưu trữ điện để giảm tiêu thụ
điện tại thời điểm giá điện cao và tăng cường sử dụng điện vào những thời điểm giá
thấp. Với sự kết hợp của hai phương pháp này chi phí sử dụng điện giảm đến 40%.
Nghiên cứu [2] tập trung vào đáp ứng nhu cầu tải tối ưu với việc kết hợp điện năng
từ lưới điện công cộng và các nguồn năng lượng tái tạo. Mục tiêu của nghiên cứu
này là tìm ra chính sách điều khiển tối ưu để quyết định công suất tải tiêu thụ là bao
nhiêu và công suất điện được bán lên lưới là bao nhiêu sao cho đạt hiệu quả kinh tế
cao nhất. Rất nhiều hộ tiêu thụ nhỏ được xét đến trong nghiên cứu [4]. Mặt khác,
điều khiển tối ưu cũng được áp dụng cho các thiết bị của lưới điện thông minh trong

17. 4
các nghiên cứu [5]-[6]. Nghiên cứu [5] tập trung vào các phương pháp lên kế hoạch
sư dụng điện bởi điều khiển tối ưu nhằm mục đích giảm thiểu chi phí vận hành lưới
điện. Khác với nghiên cứu ở [5], nghiên cứu [6] giảm chi phí tiêu thụ điện sạc điện
cho xe dự vào điều khiển tần số. Nghiên cứu [7] xét đến các hộ tiêu thụ sử dụng pin
mặt trời và trường hợp rớt mạng truyền thông khi điều khiển hệ thống pin mặt trời
xảy ra. Dựa vào công suất phát tức thời của pin mặt trời để điều khiển công suất tiêu
thụ của các thiết bị nhằm giảm thiểu chi phí tiêu thụ điện từ lưới. Hai ngôi nhà sử
dụng pin mặt trời và lưới điện công cộng để cấp nguồn cho các thiết bị trong nhà là
đối tượng nghiên cứu trong bài báo [8]. Thông tin sử dụng điện từ hai ngôi nhà
được truyền qua lại qua mạng internet với hai trường hợp kết nối thành công và thất
bại được xét đến. Nghiên cứu này chỉ ra rằng một mạng lưới kín giữa các hộ tiêu
thụ góp phần vào điều khiển tối ưu hộ tiêu thụ. Nhiều ngồi nhà với các thiết bị điển
hình như máy giặt, ổ cắm điện và tủ lạnh là các thiết bị tiêu thụ điện được điều
khiển ở nghiên cứu [9]. Hai mục tiêu được đặt ra trong bài báo này gồm làm phẳng
đồ thị phụ tải và giảm thiểu chi phí tiêu thụ điện trong ngày. Với mục tiêu thứ nhất,
tỉ số giữa công suất lớn nhất và công suất trung bình trong ngày ở một thời điểm với
mong đợi tiến tới giá trị 1 là tốt nhất trong khi mục tiêu thứ hai được xác định dựa
vào giá điện theo giờ. Phương pháp None‐Dominated Sorting Genetic Algorithm II
(NSGA‐II) được áp dụng và so sánh với trường hợp không sử dụng thuật toán tối ưu
và hiễn nhiên rằng với kết quả thu được từ NSGA-II cho chi phí tiêu thụ điện thấp
và đồ thị phẳng hơn.
Trong luận văn này, hai phương pháp tối ưu Particle Swarm Optimization
(PSO) [10] và PSO cải tiến [11] được áp dụng để giải bài toán điều khiển hộ tiêu
thụ. Trong bài toán này, mục tiêu chính là cân bằng đồ thị phụ tải sao cho công suất
tiêu thụ của các thiết bị dân dụng vẫn đảm bảo giới hạn làm việc và tổng điện năng
tiêu thụ trong ngày của các thiết bị có thể đáp ứng nhu cầu của con người. Thuật
toán tối ưu PSO là thuật toán dựa trên hiện tượng tìm mồi của loài chim và cá theo
bầy đàn của chúng. PSO đặc trưng bởi các cá thể với vận tốc và vị trí trong đó vị trí
đại diện cho nghiệm tối ưu cần tìm còn vận tốc là đại lượng thay đổi của vị trị ở mỗi
vòng lặp và được dùng để tìm ra nghiệm mới tiếp theo. Trong nghiên cứu [10],
phương pháp PSO cổ điển được xây dựng với vận tốc của từng cá thể được cập nhật

18. 5
dựa trên vị trị tối ưu nhất của cá thể đó đến thời điểm hiện tại, vị trí ở vòng lặp
trước đó và vị trí tốt nhất của cá thể tốt nhất trong bầy đàn. Tuy nhiên, PSO vẫn
còn nhiều khuyết điểm như hội tụ chậm và đạt cực trị địa phương do đó nghiên cứu
[11] đã đề xuất một hệ số giới hạn nhằm cải thiện hiệu quả của PSO và đạt được kết
quả mong đợi. Từ đó, hai phương pháp này lần đầu tiên được áp dụng giải bài toán
điều khiển hộ tiêu thụ trong nghiên cứu này.
1.3 Mục Tiêu Nghiên Cứu.
 Áp dụng Phương pháp PSO và PSO cải tiến được áp dụng giải bài toán điều
khiển hộ tiêu thụ trên lưới điện.
 Xây dựng bài toán điều khiển hộ tiêu thụ với mục tiêu làm phẳng đồ thị phụ
tải trong ngày.
 Làm phẳng đồ thị phụ tải tốt nhất có thể sao cho công suất tiêu thụ của các
thiết bị nằm trong giới hạn hợp lý của nó và đảm bảo nhu cầu sử dụng điện năng
của các hộ tiêu thụ.
1.4 Phương Pháp Nghiên Cứu.
Áp ụng thuật toán tối ưu PSO và PSO cải tiến trên cơ sở hàm mục tiêu là san
bằng đồ thị phụ tải trong ngày của nhiều hộ tiêu thụ.
1.5 Phạm Vi Nghiên Cứu
 San bằng đồ thị phụ tải trong ngày gồm 24 giờ với 8 khoảng thời gian và mỗi
khoảng là 3 giờ.
 Xét 3 hộ gia đình và mỗi hộ với 3 thiết bị sử dụng điện gồm máy giặt, ổ cắm
và tủ lạnh.
 Tổng điện năng tiêu thụ của từng thiết bị để hoàn thành công việc trong từng
hộ gia đình được giả sử.
 Giới hạn công suất của từng thiết bị được đặt ra trong một giới hạn.
1.6 Điểm Mới Của Đề Tài
 Áp dụng 2 phương pháp PSO và PSO cải tiến để san bằng đồ thị phụ tải.
 Xây dựng được bài toán san bằng đồ thị phụ tải dựa trên các nghiên cứu
trước.
 Tìm ra phương pháp tối ưu của PSO phù hợp cho bài toán nghiên cứu.

19. 6
1.7 Giá Trị Thực Tiễn
 Đáp ứng được nhiều phụ tải hằng năm, giảm sức ép tài chính và đáp ứng nhu
cầu sử dụng điện để phát triển kinh tế - xã hội nên phải tập trung nghiên cứu tìm
giải pháp hữu hiệu đó là sử dụng hợp lý và tiết kiệm điện năng.
 Đầu tư phát triển thực hiện việc liên kết mạng lưới điện và vận hành tối ưu
hệ thống điện.
 Tối đa được từ các nguồn năng lượng hiện có và liên quan đến việc thay đổi
thói quen sử dụng năng lượng điện của khách hàng giúp ngành điện giảm chi phí
đầu tư mà vẫn đảm bảo cung ứng điện trước nhu cầu sử dụng ngày càng tăng của
khách hàng.
 Điều khiển hộ tiêu thụ giảm sử dụng điện vào giờ cao điểm để lấp vào giờ
thấp điểm và duy trì giờ bình thường nhưng không làm ảnh hưởng đến chất lượng
điện cung cấp.
 Áp dụng thuật toán PSO vào điều khiển hộ tiêu thụ.
1.8 Bố Cục Của Đề Tài.
Cấu trúc luận văn gồm 6 chương cụ thể như sau:
Chương 1: Tổng quan.
Tóm tắt những nghiên cứu trước đây, trình bày các hướng nghiên trước đây,
trình bày phương pháp nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu, mục tiêu nghiên cứu, điểm
mới, ý nghĩa và bố cục của đề tài.
Chương 2: DSM-quản lý nhu cầu điện
Trình bày sơ lược về DSM hiện nay và các công ty điện lực đã áp ụng DSM
như thế nào với mục tiêu là gì. Ngoài ra các vấn đề liên quan đến DSM cũng được
đề cập đó là nhu cầu phụ tải và đồ thị phụ tải.
Chương 3: Bài toán điều khiển hộ tiêu thụ và các phương pháp PSO
Xây dựng mô hình toán học cho bài toán điều khiển hộ tiêu thụ với mục tiêu
sang bằng đồ thị phụ tải tức là tỉ số của công suất cực đại trên công suất trung bình
tiến về giá trị một và các ràng buộc bài toán gồm ràng buộc công suất tiêu thụ của
từng thiết bị, ràng buộc điện năng tiêu thụ trong ngày của từng thiết bị. Bên cạnh
đó, phương pháp PSO và các phương pháp PSO cải tiến cũng được trình bày trong
chương này. Sau đó đề xuất áp dụng hai phương pháp PSO cho bài toán đề xuất.

20. 7
Chương 4: Áp Dụng các thuật toán PSO cho bài toán điều khiển hộ tiêu thụ
Chương này trình bày chi tiết cách thực thi hai phương pháp gồm PSO và PSO
cải tiến (GCPSO) cho bài toán điều khiển hộ tiêu thụ. Các giai đoạn triển khai thuật
toán gồm: 1) khởi tạo, 2) tính hàm fitness, 3) cập nhật vận tốc, 4) cập nhật vị trí và
5) tiêu chuẩn dừng vòng lặp. Bên cạnh đó cấu trúc thuật toán lập còn được trình bày
cụ thể.
Chương 5: Kết quả số
Một bài toán mẫu với bốn hộ gia đình gồm ba thiết bị tiêu thụ điện xét trong
ngày với mười hai khoảng thời gian. Mục tiêu đặt ra là san bằng đồ thị phụ tải. Sau
đó, áp dụng các thuật toán PSO và PSO cải tiến cho bài toán này. Phân tích kết quả
đạt được dựa trên cơ sở đồ thị phụ tải, giá trị của năm mươi lần chạy và thời gian
chạy chương trình. So sánh tính phẳng của đồ thị phụ tải trong ngày và đặc tính hội
tụ của các phương pháp áp dụng để chỉ ra phương pháp tốt cho bài toán.
Chương 6: Kết luận và hướng phát triển
Đánh giá kết quả và đưa ra hướng phát triển của đề tài.

21. 8
CHƯƠNG 2: DSM – QUẢN LÝ NHU CẦU SỬ DỤNG ĐIỆN
2.1 Giới thiệu về bài toán DSM
DSM (Demand Side Management) là tập hợp các giải pháp Kỹ thuật – Công
nghệ - Kinh tế - Xã hội – Điều khiển nhằm sử dụng điện năng một cách hiệu quả và
tiết kiệm. DSM nằm trong chương trình tổng thể Quản lý nguồn cung cấp (SSM) và
Quản lý nhu cầu sử dụng điện (DSM).
Trong những năm trước đây, để thỏa mãn nhu cầu sử dụng ngày càng tăng của
phụ tải người ta quan tâm đến việc đầu tư khai thác và xây dụng thêm các nhà máy
điện mới. Giờ đây, do sự phát triển quá nhanh của nhu cầu dùng điện thì lượng vốn
đầu tư cho ngành điện đã trở thành gánh nặng của các quốc gia. Lượng than, dầu,
khí đốt,… dùng trong các nhà máy điện ngày một lớn kèm theo sự ô nhiễm môi
trường ngày càng nghiêm trọng. Dẫn tới DSM được xem như một nguồn cung cấp
điện rẻ và sạch nhất.
Bởi DSM giúp chúng ta giảm nhẹ vốn đầu tư xây dựng các nhà máy điện mới,
tiết kiệm tài nguyên và giảm bớt sự ô nhiễm môi trường. Không chỉ vậy, nhờ DSM
người tiêu dùng có thể được cung cấp điện năng với giá rẻ và chất lượng cao hơn.
Thực tế, kết quả thực hiện DSM tại các nước trên thế giới đã đưa ra những kết luận
là DSM có thể làm giảm ≥ 10% nhu cầu dùng điện với mức chi phí chỉ vào khoảng
(0.3÷0.5) chi phí cần thiết xây dựng nguồn và lưới để đáp ứng lượng điện năng
tương ứng. Nhờ đó, DSM mang lại lợi ích về mặt kinh tế cũng như môi trường cho
quốc gia, ngành điện và cho khách hàng. DSM được xây dựng dựa vào 2 chiến lược
chủ yếu:
- Nâng cao hiệu suất sử dụng năng lượng của các hộ dùng điện để giảm số
kWh tiêu thụ.
- Điều khiển nhu cầu dùng điện cho phù hợp với khả năng cung cấp một cách
kinh tế nhất nhằm giảm số kWh yêu cầu.
Chương trình DSM còn bao gồm nhiều biện pháp khác nhằm khuyến khích
khách hàng tình nguyện cải tiến cách tiêu thụ điện của mình mà không ảnh hưởng
tới chất lượng hoặc sự hài lòng của khách hàng. Xét trên quan điểm toàn xã hội thì
việc đầu tư các biện pháp để sử dụng hợp lý năng lượng hoặc làm giảm nhu cầu sử

22. 9
dụng năng lượng ở phía khách hàng thì ít tốn kém hơn việc xây dụng một nguồn
năng lượng mới hoặc phát nhiều công suất hơn.
2.2 DSM và các Công ty Điện lực
Dưới các điều kiện luật pháp thông thường, DSM không phải là lợi ích
tài chính của một Công ty Điện lực. Nhu cầu về điện giảm sẽ làm giảm bớt lợi
nhuận và doanh thu của một Công ty Điện lực. Với ý nghĩa là một cuộc cách mạng
về tư duy, một số nước có nền công nghiệp phát tri
ển trên thế giới đã xử lý bằng
cách sửa đổi các điều kiện luật pháp để DSM đã trở thành một lĩnh vực hoạt
động lớn và tăng trưởng nhanh chóng.
DSM là một phương pháp hệ thống của Công ty Điện lực nhằm phối hợp
kiểm soát các biện pháp cung cấp và sử dụng năng lượng hiệu quả. Phương pháp
tiếp cận này được phát triển tại Hoa Kỳ cùng với khái niệm phụ trợ về lập kế hoạch
cho phí tối thiểu hoặc nói cách khác là “lập kế hoạch cho các nguồn năng lượng
phối hợp”.
Thị trường sử dụng điện hiệu quả còn mới và vẫn chưa phát triển tương
xứng với những kinh nghiệm mà ngành công nghiệp điện lực có được. Các nguyên
nhân là:
+ Thiếu thông tin hiểu biết về các biện pháp tiết kiệm năng lượng.
+ Thiếu vốn cho các khoản đầu tư cần thiết.
+ Thiếu trách nhiệm (do Chủ sở hữu không rõ).
+ Thiếu các thông tin về giá cả về năng lượng.
+ Giá điện vẫn ở dưới mức giá thực tế nếu áp dụng các nguyên tắc tính giá
phù hợp và lúc nào cũng giống nhau; hoặc giá điện chưa phản ánh đúng theo thị
trường, phải bao cấp do các lý do xã hội.
+ Thiếu “một hành lang pháp lý” về các chính sách, biện pháp thực hiện và các
quy chế, quy chuẩn, tiêu chuẩn, quy định, hướng dẫn của các Bộ ngành có liên quan.
+ Thiếu niềm tin vào các thiết bị có hiệu quả sử dụng điện cao, khó mua
những thiết bị cụ thể.
Cần phải vượt qua những trở ngại này để tăng khả năng tiết kiệm năng lượng
cho đất nước. Đối với nhiệm vụ này các Công ty Điện lực đóng vai trò quan trọng.
Các Công ty Điện lực có thể cung cấp các chương trình cho khách hàng.

23. 10
Những chương trình này cung cấp các thông tin về các biện pháp sử dụng
năng lượng điện có hiệu quả, hỗ trợ tài chính và trợ giúp kỹ thuật cho việc triển
khai các biệp pháp. Các công ty Điện lực phải đầu tư vào các chương trình này
vì tiết kiệm năng lượng thông qua xúc tiến các chương trình khác nhau có thể có
hiệu quả kinh tế hơn so với việc đầu tư xây dựng các nhà máy phát điện mới cho
việc đáp ứng nhu cầu sử dụng điện mỗi ngày một nhiều hơn mà ngành điện phải
cung cấp cho khách hàng. Như vậy, các chương trình DSM sẽ mang lại các lợi
ích cho cả Công ty Điện lực và khách hàng.
Với ý nghĩa là một cuộc cách mạng về tư duy, các Công ty Điện lực ở các
nước có nền công nghiệp phát triển trên thế giới ngày nay không còn coi bán
được nhiều điện là những hoạt động kinh doanh cơ bản của họ nữa.
2.3 Các mục tiêu của một hệ thống điện khi áp dụng DSM
Khía cạnh nhu cầu có thể được mô tả như là một phần của hệ thống năng
lượng liên quan đến người sử dụng năng lượng cuối cùng. Phần này của hệ thống
thường không được những nhà cung cấp năng lượng quản lý. Đối với một hệ thống
năng lượng, khía cạnh nhu cầu không liên quan đến đồng hồ đo đếm điện và bao
gồm các thiết bị sử dụng điện, các cơ sở sử dụng năng lượng xung quanh. Nhu cầu
năng lượng được quyết định bởi nhu cầu của người sử dụng năng lượng đối với các
dịch vụ liên quan đến năng lượng như chiếu sáng hoặc khí hậu trong nhà.
Các mục tiêu của một hệ thống điện khi thực hiện chương trình DSM: Mục
tiêu chính là thay đổi hình dáng ĐTPT, điều hòa nhu cầu tối đa và tối thiểu hằng
ngày của năng lượng điện để sử dụng có hiệu quả nhất các nguồn năng lượng để
giải tỏa nhu cầu xây dụng các nhà máy sản xuất điện mới. Việc này có thể dẫn đến
hướng sử dụng điện vào những giờ bình thường. Hầu như tất cả các chương trình
DSM đều có mục đích bao trùm tối đa hóa hiệu quả để tránh hoặc làm chậm lại việc
phải xây dựng các nhà máy điện mới. Lý do khác để thực hiện chương trình DSM là
các mối quan hệ xã hội và các lý do về môi trường, thay đổi thói quen sử dụng điện
của khách hàng bao gồm:
- Các chương trình giảm sử dụng điện, cả giờ cao điểm và giờ bình thường,
đặc biệt không làm ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ cung cấp điện cho khách
hàng. DSM thay thế các thiết bị cũ bằng các thiết bị hiện đại để tạo ra cách dịch vụ

24. 11
với mức tương tự (hoặc cao hơn) cho người sử dụng điện (ví dụ: chiếu sáng, sưởi
ấm, làm mát,…) mà lại tiêu thụ ít điện năng.
- Các chương trình giảm tải sử dụng điện trong giờ cao điểm ở hệ thống điện
của một Công Ty Điện Lực hoặc một khu vực nào đó của lưới điện truyền tải hoặc
phân phối điện. Các chương trình này bao gồm biểu giá thay đổi theo thời gian sử
dụng, kiểm soát phụ tải điện trực tiếp.
- Các chương trình thay đổi giá điện, chu kỳ thiết bị hoặc ngắt điện để đáp lại
những thay đổi cụ thể về chi phí năng lượng hoặc nguồn năng lượng có thể đạt được
tính linh hoạt về hình dạng của ĐTPT. Các chương trình này bao gồm tính giá tức
thời và tính giá theo tỉ lệ thời gian sử dụng điện. Các chương tình này cũng có thể
gồm biểu giá phụ tải có thể ngắt, kiểm soát tải trọng trực tiếp và các chương trình
quản lý phụ tải khác khi những hoạt động này không bị giới hạn bởi các giai đoạn
tải cao điểm.
- Các chương trình xây dụng phụ tải điện được thiết kế để tăng sử dụng các
thiết bị điện hoặc chuyển tiêu thụ điện từ giờ cao điểm sang giờ bình thường để qua
đó tăng tổng doanh số bán điện. Các chương trình này bao gồm việc tăng sử dụng
điện trong giờ bình thường. Các chương trình DSM giới thiệu các quy trình và công
nghệ mới về điện.
- Một hiệu quả khác có thể đạt được khi các Công Ty Điện Lực tiến hành các
hoạt động nâng cao hiệu quả sử dụng điện đó là cải thiện được hình ảnh của mình.
Điều này trong một số trường hợp là rất quan trọng khi một Công Ty Điện Lực bị
ấn tượng không tốt.
Thực hiện tốt chương trình DSM sẽ cải thiện, thay đổi về hình dáng của ĐTPT
điện sẽ mô tả nhu cầu tiêu thụ điện tối đa và mối quan hệ giữa điện năng cung cấp
với thời gian.
2.4 Điều khiển nhu cầu điện năng phù hợp.
Phương pháp này có tác dụng giảm sử dụng điện tối đa vào giờ cao điểm hoặc
các giờ cao điểm trong ngày. Các chương trình DSM giảm sử dụng điện tối đa
thường là các chương trình mà các Công Ty Điện Lực hoặc khách hàng kiểm soát
các thiết bị điện như: bình nước nóng, máy lạnh,… Đặt thời gian để sử dụng bình
nóng lạnh là ví dụ tốt nhất cho phương pháp này.

25. 12
Hình 2.1: Các phương pháp cắt giảm phụ tải vào giờ cao điểm.
Tăng tiêu thụ điện vào giờ thấp điểm và giờ bình thường
Mục tiêu của phương pháp này là khuyến khích khách hàng dùng điện nhiều
vào giờ thấp điểm đêm và giờ bình thường trong ngày để ổn định công suất của hệ
thống và nâng cao hiệu quả kinh tế vận hành hệ thống điện.
Một trong những ví dụ thông thường của phương pháp này là khuyến khích
các nhà máy có điện tiêu thụ lớn sử dụng các thiết bị điện vào các giờ thấp điểm
đêm, các cơ sở sản xuất nước đá làm về đêm, các hộ gia đình đun nước nóng dự trữ
vào ban đêm,…
Chuyển tiêu thụ điện ở các giờ thấp điểm
Tương tự như phương pháp tăng tiêu thụ điện vào giờ thấp điểm đêm và giờ
bình thường, mục đích của việc chuyển tiêu thụ điện giờ cao điểm vào các giờ thích
hợp hơn nhưng vẫn đảm bảo những giờ đó là những giờ giá thành điện cao. Ví dụ:

26. 13
Giúp khách hàng dùng các biện pháp giữ nhiệt để làm nước đá hoặc làm mát bởi vì
nếu khách hàng sử dụng mục đích này vào ban ngày thông thường sẽ sử dụng rất
nhiều điện năng.
Bảo toàn và tăng cường chiến lược
Bảo toàn chiến lược là bảo toàn năng lượng bền vững của một quốc gia.
Phương pháp này liên quan đến việc giảm tải trọng năng lượng tổng thể và chính
sách năng lượng, chính sách phát triển kinh tế và chính sách quản lý kinh tế của các
quốc gia có nền công nghiệp phát triển ở một số nước tiên tiến hiện nay như: Nhật
Bản, Hoa Kỳ, Đức và các nước Bắc Âu,…
Tăng cường chiến lược với các chương trình tăng tải trọng nằm tăng tiêu thụ
điện. Sử dụng các nguồn năng lượng khác như sưởi và đun nước nóng bằng các
giàn pin mặt trời, đun nấu bằng Biogas,...
2.5 Nâng cao hiệu suất sử dụng năng lượng của hộ tiêu thụ
Chiến lược nâng cao hiệu quả sử dụng năng lượng của các hộ tiêu thụ nhằm
giảm nhu cầu điện năng một cách hợp lý. Nhờ đó có thể làm giảm vốn đầu tư phát
triển nguồn và lưới đồng thời khách hàng sẽ phải trả tiền điện ít hơn. Ngành điện có
điều kiện nâng cấp thiết bị, chủ động trong việc đáp ứng nhu cầu của phụ tải điện,
giảm tổn thất và nâng cao chất lượng điện năng. Chiến lược này bao gồm 2 nội
dung chủ yếu sau:
Sử dụng các thiết bị điện có hiệu suất cao
Nhờ sự tiến bộ của khoa học và công nghệ mà ngày nay các nhà chế tạo đưa ra
các thiết bị dùng điện có hiệu suất cao, tuổi thọ lớn trong khi giá thành lại tăng
không đáng kể. Vì vậy, một lượng điện năng lớn sẽ được tiết kiệm trong một loạt
các lĩnh vực sản xuất và đời sống như:
- Sử dụng các thiết bị chiếu sáng hiệu suất cao
- Sử dụng các động cơ điện hay các thiết bị dùng động cơ điện có hiệu suất
cao.
- Sử dụng các thiết bị điện tử đã được sản xuất theo các tiêu chuẩn hiệu suất
cao thay thế các thiết bị điện cơ.
Hạn chế tối đa tiêu thụ điện năng vô ích

27. 14
Hiện nay, sử dụng năng lượng nói chung và điện năng nói riêng còn lãng phí.
Mặc dù điện năng tiết kiệm của mỗi hộ tiêu thụ không lớn song tổng điện năng tiết
kiệm được không phải nhỏ. Vốn thực hiện giải pháp này không lớn song hiệu quả
mang lại rất cao. Các biện pháp cụ thể để tiết kiệm điện năng tạm chia thành 4 khu
vực: Khu vực nhà ở, khu vực công cộng (Trường học, văn phòng, khách sạn, các
trung tâm thương mại,…), khu vực công nghiệp, khu vực sản xuất, truyền tải và
phân phối điện.
- Khu vực nhà ở: Điện năng được sử dụng chủ yếu cho các thiết bị chiếu sáng
và các thiết bị phục vụ sinh hoạt. Cần lựa chọn các thiết bị có hiệu suất cao phù hợp
với yêu cầu sử dụng, hạn chế thời gian hoạt động vô ích của các thiết bị bằng cách
lắp đặt các rơle thời gian để đóng cắt thiết bị hợp lý, sử dụng các mẫu thiết kế nhà ở
thông thoáng tận dụng ánh sáng tự nhiên nhằm hạn chế thời gian làm việc của các
thiết bị chiếu sáng và làm mát. Mặt khác, các lớp tường bao bọc và hệ thống cửa
phải đủ kín để giám bớt thời gian và công suất của các máy lạnh. Lựa chọn các thiết
bị có công nghệ hiện đại nhằm giảm công suất tiêu thụ. Hạn chế số lần đóng mở tủ
lạnh, tủ đá, số lần làm việc của máy giặt, bàn ủi, bếp điện, cắt bỏ thời gian chờ của
tivi,…cũng làm giảm điện năng tiêu thụ.
- Khu vực công cộng: Việc quan tâm đến khâu thiết kế công trình để hạn chế
tiêu tốn năng lượng trong các khâu chiếu sáng, làm mát, sưởi ấm có thể cho những
kế quả đáng kể. Các điều luật về thiết kế xây dựng, môi trường và công tác thẩm
định hiệu quả sử dụng năng lượng khi cấp phép xây dựng sẽ giúp cho nhiều mục
tiêu tiết kiệm năng lượng trong tương lai. Những quy định cụ thể, rõ ràng về việc sử
dụng các thiết bị điện và đặt biệt với các thiết bị chiếu sáng, máy văn phòng, đun
nước, làm mát,… Hỗ trợ nhiều cho công tác an toàn tiết kiệm điện. Trang bị thêm
thiết bị đóng ngắt tự động ánh sáng, nhiệt độ,…là cần thiết. Thay thế các máy lạnh
đặt tại nhiều điểm bằng các hệ thống điều hòa trung tâm cho phép tiêu thụ điện ít
hơn và dễ điều chỉnh nhiệt độ thích hợp với các nhu cầu sử dụng khác nhau. Cân
nhắc trong việc thay thế các hệ thống đun nước, sưởi ấm dùng điện bằng gas hóa
lỏng hoặc năng lượng mặt trời sẽ cho chỉ tiêu kinh tế tốt hơn. Ngoài ra cần lưu tâm
đến việc tận dụng những nguồn nhiệt thừa vào mục đích gia nhiệt.
- Khu vực công nghiệp: Các biện pháp khá đa dạng và có hiệu quả cao.

28. 15
+ Thiết kế và xây dựng các nhà xưởng hợp lý.
+ Hợp lý hóa các quá trình sản xuất.
+ Bù công suất phản kháng để cái thiện Cos .
+ Thiết kế và vận hành kinh tế các trạm biến áp.
+ Sử dụng hợp lý các động cơ điện (sử dụng bộ điều tốc cho động cơ).
+ Hệ thống bảo ôn các đường cấp hơi, hệ thống lạnh.
+ Hệ thống chiếu sáng hợp lý (số lượng đèn, chất lượng chiếu sáng).
- Khu vực sản xuất, truyền tải và phân phối điện.
Năm 2004, TTĐN trong khu vực truyền tải và phân phối ở mức 12% lượng
TTĐN trong hệ thống điện giảm được chủ yếu nhờ cải tiến công tác quản lý vận
hành lưới điện dẫn đến tỉ lệ tổn thất trong khâu mua bán điện (phi thương mại) đã
giảm nhiều. Trong những năm tới việc giảm TTĐN kỹ thuật sẽ khó khăn hơn bởi nó
đòi hỏi phải đầu tư để cải tạo, nâng cấp thiết bị và trình độ quản lý vận hành hệ
thống điện.
Phần lớn các thiết bị của các nhà máy điện Việt Nam đã sử dụng lâu năm, các
thiết bị cũ suất tiêu hao nhiên liệu và tự dùng lớn cần được cải tiến. Nếu cải tiến chế
độ vận hành, bảo dưỡng và sửa chữa các thiết bị trong hệ thống tự dùng có thể giảm
lượng điện năng tự dùng trong các nhà máy nhiệt điện khoảng (1÷1.5%) và trong
các nhà máy thủy điện khoảng (0.02÷0.05%).
Với cơ cấu phát triển nguồn điện như hiện nay có thể giảm được (0.3÷0.4%)
lượng điện tự dùng cho toàn bộ hệ thống.
Hệ thống truyền tải điện còn nhiều khuyết điểm, thiếu đồng bộ do nhiều hạn
chế trong công tác quy hoạch, thiết kế và xây lắp hệ thống. Trừ các thiết bị của các
trạm mới xây dựng gần đây, phần còn lại của hệ thống truyền tải điện đã bị lạc hậu,
chắp vá và xuống cấp. Nhiều trạm biến áp và đường dây đã bị quá tải vào các giờ
cao điểm, độ tin cậy cung cấp điện của hệ thống thấp. Nếu áp dụng các giải pháp
san bằng ĐTPT, lựa chọn phương thức vận hành hợp lý, nâng cấp cải tạo các trạm
biến áp và đường dây có chỉ tiêu kỹ thuật kém hoặc thường xuyên bị quá tải, vận
hành kinh tế các trạm biến áp sẽ cho phép giảm được 2.5% lượng TTĐN trong hệ
thống điện.

29. 16
Về hệ thống phân phối điện thì đây là bộ phận còn tồn tại nhiều vấn đề cần xử
lý như: còn quá nhiều cấp điện áp trung gian (6, 10, 15, 22, 35kV), thiết bị lạc hậu,
chất lượng thấp và không hợp lý khiến cấu trúc lưới phức tạp, độ tin cậy thấp. Công
tác vận hành, quản lý kinh doanh không hợp lý nên hiệu quả không cao. TTĐN
trung bình trong lưới điện hạ áp rất đáng quan tâm. Có thể áp dụng các giải pháp
sau để khai thác tiềm năng tiết kiệm điện năng trong lưới điện phân phối:
- Nâng cao hệ số công suất của lưới điện.
- Nâng cao điện áp vận hành của lưới, tận dụng khả năng điều chỉnh điện áp
bằng cách chuyển đổi đầu phân áp trong các máy biến áp.
- San bằng ĐTPT của hệ thống điện bằng cách áp dụng các giải pháp của
DSM.
- Cải tạo hoàn thiện cấu trúc lưới, nâng cao chất lượng của công tác quy
hoạch, thiết kết cải tạo và phát triển lưới để vận hành kinh tế các trạm biến áp.
- Lựa chọn phương thức vận hành hợp lý.
- Tăng cường tuyên truyền, quản lý lưới điện, nâng cao chất lượng hệ thống đo
đếm.
2.6 Nguyên tắc quản lý điện và triển khai chương trình DSM
Nguyên tắc quản lý điện
Với sự đánh giá và nhận xét trên đây có thể thấy rằng công tác quản lý diện
đòi hỏi sự chính xác cao vì nó liên quan đến quyền lợi của khách hàng (đối tượng
quản lý chính của hệ thống) vì vậy một người lập trình muốn xây dựng được một
chương trình quản lý tốt thì phải tìm hiểu rõ các nguyên tắc quản lý điện để có thể
hoàn thành tốt công việc của mình.
Sau khi đã tìm hiểu và đánh giá hệ thống quản lý điện của chi nhánh điện lực.
Chúng ta rút ra được nguyên tắc quản lý điện như sau:
- Khách hàng có nhu cầu sử dụng điện phải liên hệ với chi nhánh điện gần
nhất, chi nhánh điện có nhiệm vụ hướng dẫn khách hàng làm các thủ tục cần thiết
để ký kết hợp đồng mua bán điện với sự thống nhất của cả hai bên. Cán bộ điện lực
sẽ làm thủ tục cấp số hiệu công tơ và tiến hành lắp công tơ theo dõi điện năng tiêu
thụ cho khách hàng.

30. 17
- Hàng tháng bên bán điện sẽ tiến hành ghi số công tơ của khách hàng vào một
ngày xác định và gửi giấy thông báo tiền điện đến cho khách hàng, khách hàng
thanh toán tiền điện tại quầy thu tiền điện và được nhận lại hoá đơn thanh toán.
- Chi nhánh có thể kiểm tra định kì, đột xuất theo quy định của việc thực hiện
hợp đồng, có quyền lập biên bản và xử lý theo những điều khoản trong hợp đồng
nếu bên mua điện vi phạm hợp đồng.
- Ngừng cung cấp điện khi bên mua điện không thực hiện nghĩa vụ thanh toán
tiền điện.... việc bán điện trở lại chỉ được tiến hành khi bên mua điện thanh toán đủ
các khoản nợ và trả đủ chi phí đóng cắt điện theo quy định.
- Khi thay đổi công tơ, hoặc có sự thay đổi trong việc sử dụng điện như: Mục
đích sử dụng, khách hàng phải liên hệ với chi nhánh điện. Việc thay đổi được hiểu
như đăng kí một khách hàng sử dụng mới.
- Hàng tháng bên mua điện phải thanh toán tiền điện một lần. Khi nhận được
thông báo chỉ số và thanh toán tiền điện. Trong thời hạn 5 ngày kể từ ngày thông
báo thanh toán tiền điện của chi nhánh cho khách hàng, khách hàng phải có trách
nhiệm thanh toán tiền điện cho chi nhánh, quá thời hạn trên bên mua điện trong
vòng 7 ngày kể từ ngày ghi số điện bị coi là nợ tiền điện, chi nhánh điện sẽ gửi
phiếu thông báo lần 2, và nếu quá thời hạn chi nhánh sẽ căt điện nếu không có
thông tin phản hồi từ khách hàng.
Các bước triển khai chương trình DSM
Các bước tiến hành theo trình tự: kết quả của chương trình thí điểm có thể đề
xuất cho những thay đổi khi thiết kế chương trình tổng thể và kết quả của việc
đánh giá chương trình có thể định hướng cho sự hình thành các mục tiêu của
chương trình DSM tiếp theo.
+ Lựa chọn các mục tiêu DSM phù hợp: Dựa trên yêu cầu của các điện
lực, các mục tiêu về biểu đồ phụ tải được xác định đối với hệ thống điện nói chung
và đối với từng thành phần phụ tải nói riêng. Các mục tiêu đó chính là định
hướng thiết kế chương trình và giúp việc đánh giá chương trình được dễ dàng hơn.
Các mục tiêu cụ thể được đặt ra xuất phát từ khả năng tài chính và nhu cầu hoạt
động cụ thể của ngành.

31. 18
+ Thu thập dữ liệu và xác định thị phần : Mục đích của DSM là thay đổi
thói quen sử dụng điện của khách hàng. Thiết kế và tiếp thị DSM phải xác định loại
khách hàng, điện năng tiêu thụ hiện tại, thói quen tiêu dùng, công nghệ của thiết
bị sử dụng điện, quan niệm sử dụng điện. Các số liệu cần thiết có thể thu được qua
khảo sát tại khách hàng và các cơ quan có liên quan. Các số liệu này có thể sử
dụng để làm cơ sở đánh giá tác động khi áp dụng DSM.
+ Tiến hành đánh giá tiềm năng DSM: Dựa trên các mục tiêu về biểu đồ phụ
tải và đặc điểm của thị trường, có thể đánh giá các biện pháp DSM khác nhau về
mặt tiềm năng kinh tế và tính khả thi. Tiềm năng kinh tế đề cập đến những tác
động các biện pháp nếu chúng được áp dụng vì các mục tiêu kinh tế. Các biện
pháp có nhiều tiềm năng kinh tế có thể bao gồm trong cơ chế chuyển giao và
các chế độ khuyến khích đối với các Điện lực và khách hàng tham gia để tạo nên
các chương trình đầutiên. Tính khả thi của chương trình DSM có thể được đánh
giá, xem xét thông qua chi phí quản lý của chương trình và mức độ tham gia của
khách hàng. Tiềm năng về tính khả thi thường không bằng tiềm năng kinh tế do có
xem xét các vấn đề liên quan đến chuyển giao chương trình.
+ Thiết kế chương trình thí điểm: Các chương trình thí điểm được thiết kế
bao gồm cách tiếp thị, quảng cáo cho chương trình, các chế độ khuyến khích đối với
khách hàng, cơ chế chuyển giao , kế hoạch theo dõi, quản lý và đánh giá các yếu tố
bất ổn về kỹ thuật, kinh tế và thị trường đồng thời xác định các cách tiến hành thế
nào để giảm rủi ro và tăng nhanh khả năng thành công của chương trình. Cuối cùng
tiến hành phân tích về tài chính để tạo ra một chương trình có thể sinh lợi để các
ngân hàng chấp nhận cung cấp tài chính.
+ Tiến hành các chương trình thí điểm: Việc triển khai thực hiện chương
trình DSM chưa nhiều nên mới có ít kinh nghiệm về DSM. Để đạt được độ chắc
chắn phải thực hiện chiến lược giảm bớt nguy cơ rủi ro bằng cách thu nhận các
thông tin về mức độ không chắc chắn về kỹ thuật, kinh tế và thị trường. Các chương
trình thí điểm rất có hiệu quả trong lĩnh vực này. Các chương trình thí điểm được
coi như các hoạt động nghiên cứu thị trường bổ sung. Các chương trình thí điểm
không loại bỏ được hết các nguy cơ nhưng rất quang trọng để chứng minh tính khả

32. 19
thi. Các chương trình thí điểm thành công có thể thuyết phục các Điện lực, các cơ
quan điều tiết khách hàng về tính hiệu quả và giá trị của các chương trình DSM.
+ Đánh giá các chương trình DSM: Nếu các chương trình DSM được sử
dụng như các nguồn lực thực sự của ngành Điện, có thể trì hoãn việc tăng cường
công suất phát điện, muốn vậy phải định lượng được lượng điện năng tiết kiệm và
nhu cầu điện. Các phương pháp đánh giá c
ũng rất quan trọng nhằm thiết lập mức
độ khuyến khích thoả đáng cho việc triển khai hoặc tham gia vào chương trình. Các
đánh giá về tác động của chương trình quyết định sự thay đổi về phương thức tiêu
thụ năng lượng. Các đánh giá về cách thức tiếp thị và chuyển giao chương trình để
xác định xem chương trình có thể được cải tiến như thế nào. Việc đánh giá chương
trình cũng kịp thời cung cấp thông tin phản hồi quan trọng cùng những đề xuất điều
chỉnh chương trình giữa chừng.
+ Triển khai các chương trình tổng thể: Dựa trên sự đánh giá của các
chương tr
ình thí điểm, các chương trình DSM có thể được thiết kế lại để sinh lợi
nhiều hơn. Cũng như đối với chương trình thí điểm, các chương trình tổng thể bao
gồm việc tiếp thị, quản lý cùng với việc triển khai áp dụng thực tế các biện
pháp DSM khác nhau. Các Điện lực cũng có thể tự triển khai chương trình DSM
được, tuy nhiên vẫn thường có sự tham gia của các nhà thầu tư nhân, các công ty
tư vấn và các doanh nghiệp kinh doanh.
2.7 Các mô hình thực hiện DSM
Có 3 mô hình về quản lý phụ tải đã được áp dụng ở các nước khác nhau trên
thế giới, nó biểu hiện trạng thái hệ thống điện nước, đặc trưng của hệ thống điện
nước đó. Dưới đây là những mô hình thực hiện DSM cũng như phạm vi áp dụng.
Mô hình những quy tắc
Đây là mô hình được áp dụng chủ yếu ở các nước mà Nhà nước giữ vai trò
điều hoà lớn như Hoa kỳ và Canađa cũng như một số nước nhỏ ở Châu Âu như Đan
Mạch và Hà Lan. Với mô hình này, người ta áp dụng hai từ “độc quyền” để đưa ra
các nguyên tắc về tiêu dùng điện nhằm đạt được các mục tiêu khi thực hiện DSM.
Mô hình này có 4 đặc trưng chủ yếu sau:

33. 20
- Nhà nước uỷ quyền cho các Công ty phân phối để các công ty này có thể
quản lý phụ tải với chức năng là người đáp ứng phụ tải điện, các Công ty phân phối
phải thực hiện công việc quản lý phụ tải trên cơ sở định hướng mà Nhà nước đã chỉ
ra với mục tiêu lợi ích toàn cộng đồng là lớn nhất.
- Để có thể giải quyết các khó khăn gặp phải khi các đơn vị điện lực thực hiện
công việc quản lý, Nhà nước cần xây dựng một kế hoạch thích hợp giữa khả năng
cung cấp và phụ tải yêu cầu bằng việc buộc các Công ty phân phối điện thực hiện
một chương trình cung cấp vì lợi ích tổng thể đi từ việc phân tích kinh tế của việc
thực hiện DSM sẽ được đáp dụng.
- Nhà nước giữ vai trò là người điều hoà sẽ xây dựng các cơ chế và khuyến
khích tài chính để có thể năng động hóa tính độc quyền của ngành điện khi thực
hiện công việc quản lý phụ tải đối với các hộ tiêu thụ.
Trong quá trình thực hiện kế hoạch, phải có sự tham gia từ phía hộ tiêu thụ,
nhóm các công ty điện lực phía nhà nước và các chuyên gia trong lĩnh vực quản lý
phụ tải điện.
Mô hình hợp tác
Đây là mô hình thực hiện DSM với mục đích là các bên tham gia hệ thống
điện cùng nhau thực hiện vì lợi ích của hệ thống, của Nhà nước và của người tiêu
dùng. Mô hình này đang áp dụng ở một số nước Châu Âu như Đức, Pháp, Tây Ban
Nha hay Italia.
Trong viễn cảnh mà chính sách bảo vệ môi trường đã trở thành một chính sách
hết sức quan trọng, Nhà nước thường có những thương lượng với các bộ, ngành về
việc giám sát thực hiện các mục tiêu của chương trình DSM mà các ngành thực
hiện. Đồng thời, Nhà nước cũng muốn mở rộng việc nghiên cứu, sản xuất điện năng
từ những nguồn năng lượng mới hoặc năng lượng tái tạo. Còn về phía phụ tải là
những chiến dịch vận động tiết kiệm năng lượng dưới nhiều hình thức khác nhau
kết hợp với các chính sách về giá đánh vào các hộ sử dụng điện trong thời kỳ cao
điểm.
Sự phát triển của năng lượng điện chủ yếu phụ thuộc vào các cơ cấu tổ chức
của các Công ty Điện lực. Bắt đầu từ giữa thập kỷ 80, các Công ty Điện lực bắt đầu

34. 21
đưa ra các chiến lược nhằm tăng cường hơn nữa mối quan hệ giữa nhà cung cấp và
các khách hàng của họ.
Ngoài ra, có một số những khuyến khích được đưa vào trong chương trình
dsm xuất phát từ tính độc quyền của thị trường năng lượng, hộ tiêu thụ bắt buộc
phải có những hợp tác với phía nhà sản xuất nếu như họ muốn có mặt trong hệ
thống và điều đó cho phép thực hiện tốt dsm theo cả hai khía cạnh là tiết kiệm điện
năng và giảm công suất ở giờ cao điểm.
Mô hình cạnh tranh
Trong mô hình này, các Công ty Điện lực được tự do trong hoạt động vận
hành. Đây là mô hình được áp dụng ở Vương quốc Anh và NaUy. Tại đây, người ta
đặt ra các cơ sở của mô hình DSM cạnh tranh theo những đặc trưng của ngành công
nghiệp tự do. Ngành công nghiệp điện lực được tái cấu trúc và mang ba đặc trưng
sau:
- Một thị trường mở trong sản xuất.
- Một mạng lưới truyền tải mở, về nguyên tắc nó vận hành một hệ thống
truyền tải chung trên cơ sở không phân tách với những điều kiện để được vào hệ
thống và hiệu ứng giá.
- Một hệ thống đảm bảo kết hợp về mặt kỹ thuật theo những thủ tục mà phía
Nhà nước yêu cầu.
Ưu điểm:
- Sự cạnh tranh trên trị trường điện giúp chỉ ra những chi phí mà hộ tiêu thụ
phải trả cho công suất yêu cầu và lượng điện năng sử dụng.
- Các hộ tiêu thụ tìm cách giảm những chi phí phải trả bằng cách tạo ra sự
cạnh tranh giữa các nhà cung cấp.
- Các nhà phân phối buộc phải tiếp xúc với các hộ tiêu thụ nhằm thuyết phục
họ ủng hộ các chương trình DSM nhất là ở những vùng có mật độ dân cư trung bình
hoặc thưa thớt.
2.8 Các tác động về giá do triển khai DSM
Khi áp dụng DSM doanh thu của các Điện lực có thể bị giảm đi và do chi phí
đầu tư cho DSM, điều đó sẽ dẫn đến giá điện có thể tăng. Chương trình DSM
thường tiết kiệm tiền điện cho khách hàng nhưng điều này dường như chỉ đúng

35. 22
với các khách hàng công suất lớn vì rất có thể lượng tiền điện tránh được do giảm
điện năng tiêu thụ cao hơn lượng tiền phải trả do tăng giá điện. Đối với việc khách
hàng phản đối chương trình DSM xét đến ảnh hưởng về giá, để giải quyết vấn đề
này các Điện lực cần phải có những đề xuất mở rộng hướng đến nhu cầu của các
khách hàng nhạy cảm với giá tiền điện và thử nghiệm các chương trình DSM trong
đó khách hàng sẽ trả toàn bộ chi phí của chương trình thông qua các cơ chế cho
vay.
Sử dụng biểu giá điện năng hợp lý là giải pháp làm thay đổi đặc tính tiêu
dùng điện năng của hệ thống giúp cho san bằng đồ thị phụ tải hệ thống. Các giải
pháp DSM đều bị tác động bởi ba loại biểu giá sau:
+ Giá theo thời điểm sử dụng (TOU): Mục tiêu chính của TOU là điều hòa
phụ tải điện hệ thống sao cho phù hợp với khả năng cung cấp đem lại lợi ích cho cả
ngành điện lẫn khách hàng. Do đó nó phải có tính linh hoạt cao bởi muốn đạt mục
tiêu trên TOU phụ thuộc rất nhiều yếu tố: Thời điểm dùng điện, khoảng thời gian
dùng điện liên tục, độ lớn và độ biến động công suất cũng như điện năng yêu cầu. Ở
khu vực đã có nhiều nước áp dụng TOU và thu được những kết quả bước đầu trong
lĩnh vực điều khiển dòng điện phụ tải như Hàn Quốc, Thái Lan, Đài Loan,…
+ Giá cho phép cắt điện khi cần thiết: Biểu giá này để khuyến khích các
khách hàng cho phép cắt điện trong các trường hợp cần thiết phù hợp với khả năng
cung cấp điện kinh tế của ngành điện.
+ Giá dành cho các phụ tải tiêu thụ đặc biệt: B i ể u giá đặc biệt này nhằm
khuyến khích khách hàng thực hiện DSM hoặc phục vụ mục tiêu phát triển kinh tế
của chính phủ. Biểu giá đặc biệt phải có tính hợp lý theo quan điểm tổng thể của cả
chương trình DSM vì đôi khi khoản tiền trả cho khách hàng khi cho phép cắt
điện hoặc tham gia tích cực vào chương trình DSM lại có thể làm tăng giá cho
những khách hàng không tham gia vào chương trình.
Với điều kiện kinh tế, chính trị Việt Nam trước hết nên thực hiện áp dụng giá
điện theo thời gian, giá điện cho phép cắt điện khi cần thiết, cải thiện dịch vụ khách
hàng.

36. 23
2.9 Dự án quản lý nhu cầu (DSM/EE) giai đoạn II do EVN thực hiện
Các nhiệm vụ chính của DSM giai đoạn II được xây dựng trên cơ sở các
kết quả của giai đoạn I và DSM được sử dụng như một công cụ để giúp đỡ EVN
quản lý phụ tải, cải thiện biểu đồ phụ tải và hệ số điều kín phụ tải. DSM được nhìn
nhận như một công cụ làm giảm nhẹ của quá trình thay đổi giá điện.
Dự án giai đoạn II của EVN gồm 4 chương trình chính và các chương trình
bổ trợ sau:
Chương trình giá điện theo thời gian TOU
EVN sẽ lắp đặt 5600 công tơ điện theo thời gian TOU cho khách hàng lớn và
trung bình.
Chương trình thí điểm điều khiển đồ thị phụ tải trực tiếp (DLC)
Thí điểm DLC bằng hệ thống điều khiển sóng điện để cắt tải của khoảng 2000
điểm phụ tải của khách hàng tại Thành phố Hồ Chí Minh với lượng công suất đỉnh
cắt được khoảng 2700kW.
Chương trình này sẽ cho phép EVN cắt cưỡng bức các thiết bị trong một số
khoảng thời gian đã định mỗi năm (cắt đỉnh 15phút/lần trong giờ cao điểm trên tổng
số không quá 120 giờ) trong thời gian cao điểm của hệ thống.
Chương trình đèn Compact (CFL)
Hiện nay, các hộ gia đình ở nông thôn và thành thị còn sử dụng nhiều đèn sợi
đốt có công suất từ 60÷100W. Việc thúc đẩy sử dụng đèn Compact công suất
12÷18W và có công suất chiếu sáng tương đương với đèn sợi đốt có thể giảm đáng
kể lượng điện năng tiêu thụ cho chiếu sáng, tiết kiệm tiền điện cho người sử dụng.
Tuy nhiên, giá của đèn Compact thông thường cao gấp 10 lần đèn sợi đốt. Trong
chương trình này EVN sẽ áp dụng việc giảm giá kết hợp với các hoạt động
quảng bá để bán khoảng 1 triệu bóng đèn CFL cho các hộ gia đình trong khu vực
phụ tải lớn và quá tải của hệ thống điện. Việc giảm giá sẽ giảm dần theo thời gian
thực hiện chương trình (1.5 USD/đèn cho 200000 đèn CFL đầu tiên, 1USD/đèn cho
300000 đèn CFL tiếp theo và 0.6 USD/đèn cho 500000 đèn còn lại).
Chương trình bóng đèn huỳnh quang gầy (tuýp gầy T - 8).
Đẩy mạnh việc sử dụng đèn tuýp gầy hiệu suất cao 36W với công suất chiếu
sáng và giá thành tương đương như bóng đèn T – 12 công suất 40W nhưng tiêu th
ụ

37. 24
điện ít hơn khoảng 10%. Vì các nhà sản xuất bóng gầy ở Việt Nam mới chỉ sản
xuất số lượng nhỏ T - 8, EVN sẽ trợ cấp tiếp thị cho các nhà sản xuất tham gia
chương trình hỗ trợ chi phí cho họ trong việc quảng bá tích cực loại đèn tiết kiệm
năng lượng và EVN sẽ thực hiện chiến dịch song song để chỉ dẫn khách hàng về
đèn T - 8 và chấn lưu hiệu suất cao.
Các chương trình bổ trợ
EVN cũng sẽ triển khai các hoạt động phụ trợ để giúp cho các chương
trình trên, bao gồm nghiên cứu phụ tải để xác định loại khách hàng và tiềm
năng tác động tiết kiệm năng lượng, quy hoạch chương trình DSM, phát triển thực
hiện 1 - 2 chương trình thí điểm DSM mới và trợ giúp cho trung tâm DSM.

38. 25
CHƯƠNG 3. THUẬT TOÁN PARTICLE SWARM
OPTIMIZATION
3.1. Bài toán tối ưu
Một trong những vấn đề khó nhất đang gặp phải trong các bài toán tối ưu
hóa thực tế là các ràng buộc điều khiển. Sự giới hạn thực tế thường được giới thiệu
trong các bài toán thiết kế là các bài toán đa ràng buộc, phi tuyến và các ràng buộc
quan trọng khác. Các ràng buộc thường giới hạn lời giải tối ưu tới 1 tập hợp con
nhỏ của không gian thiết kế. Bài toán tối ưu hóa tổng quát có thể được định nghĩa
như sau:
với { } (3.1)
Trong đó:
với
với
và
với
Do sự phức tạp cũng như sự không dự đoán được của các ràng buộc nên lời
giải tất định tổng quát vì thế khó tìm được. Trong những năm trước đây có một vài
thuật toán tiến hóa được đề xuất cho các bài toán tối ưu hóa có ràng buộc phức tạp.
Gần đây, có một kỹ thuật tối ưu hóa mới xuất hiện gọi là Particle Swarm
Optimization(PSO) vừa được giới thiệu và đề xuất.
3.2. Phương pháp PSO cổ điển
Giới Thiều về PSO
Phương pháp PSO là một trong những phương pháp được xây dựng dựa trên
trí tuệ bầy đàn để tìm kiếm lời giải cho các bài toán tối ưu hóa trên một không gian
tìm kiếm nào đó. PSO là kết quả của sự mô hình hóa việc đàn chim hay đàn cá đi
tìm thức ăn nên nó được xếp vào loại thuật toán có sử dụng trí tuệ bầy đàn.

39. 26
Hình 4.1 Đàn chim trong tự nhiên
Hình 4.2 Đàn cá trong tự nhiên
Để hiểu rõ hơn về thuật toán PSO ta hãy xem xét 1 ví dụ đơn giản về quá
trình tìm kiếm thức ăn của 1 đàn chim. Không gian tìm kiếm thức ăn lúc này là toàn
bộ không gian 3 chiều mà chúng ta đang sinh sống. Tại một thời điểm bắt đầu tìm
kiếm cả đàn bay theo 1 hướng ngẫu nhiên nào đó. Tuy nhiên sau 1 thời gian tìm
kiếm 1 số cá thể trong đàn bắt đầu tìm ra được nơi có nhiều thức ăn. Tùy theo số
lượng thức ăn vừa tìm kiếm được mà các cá thể gửi tín hiệu đến các cá thể khác
đang tìm kiếm ở vùng lân cận, tín hiệu này nhanh chóng lan truyền ra toàn quần thể.
Dựa vào thông tin nhận được mỗi cá thể sẽ điều chỉnh hướng bay và vận tốc theo
hướng về nơi có nhiều thức ăn nhất. Cơ chế truyền tin như vậy gọi là cơ chế tìm
kiếm dựa trên trí tuệ bầy đàn. Cơ chế này giúp cả đàn chim tìm ra nơi có nhiều thức
ăn nhất trong không gian tìm kiếm vô cùng rộng lớn[12].

40. 27
Phương pháp PSO được giới thiệu vào năm 1995 tại một hội nghị của IEEE
bởi 2 nhà khoa học James Kennedy và Russell C.Eberhart. PSO là một dạng của các
thuật toán tiến hóa quần thể đã được biết đến trước đây như giải thuật di truyền
GA(Genetic Algorithm), thuật toán đàn kiến ACO(Ant Colony Optimization). PSO
có rất nhiều điểm giống với thuật toán GA. Hệ thống được khởi tạo với một tập hợp
các lời giải ngẫu nhiên và tìm kiếm lời giải tối ưu qua cách cập nhật các thế hệ. Tuy
nhiên, không giống như GA, PSO không có toán tử tiến hóa chẳng hạn như hệ số
đột biến(mutation) và hệ số vượt(crossover). Thuật toán PSO còn được chứng minh
có lời giải tốt hơn so với thuật toán GA trong các hàm chuẩn. Trong PSO, lời giải
thiết yếu gọi là các cá thể, các cá thể này bay qua không gian bài toán theo các cá
thể có giá trị hiện tại tốt hơn.
Trong thuật toán PSO, các cá thể bay xung quanh không gian bài toán đa
chiều cho đến khi vị trí có liên quan không thay đổi gặp phải hoặc sự giới hạn tính
toán bị vượt quá. Trong ngữ cảnh khoa học xã hôi, hệ thống PSO phối hợp giữa mô
hình xã hội duy nhất và mô hình nhận thức duy nhất. Thành phần xã hội đề nghị
rằng các cá thể bỏ qua kinh nghiệm bản thân và tinh chỉnh cách cư xử của chúng
theo sự kỳ vọng thành công của cá thể trong khu vực xung quanh. Mặc khác, thành
phần nhận thức coi các cá thể biệt lập. Cá thể thay đổi vị trí của chúng theo các mô
hình này.
Mỗi cá thể giữ lại đường đi với tọa độ của chúng trong không gian bài toán
và được gán với lời giải tốt nhất, phù hợp mà chúng vừa đạt được. Giá trị phù hợp
nhất còn được lưu trữ, giá trị này gọi là pbest. Giá trị tốt khác được theo dõi bởi bộ
tối ưu hóa bầy đàn là giá trị tốt nhất, giá trị này đạt được bởi bất kỳ cá thể trong
láng giềng của quần thể. Vị trí này gọi là lbest, giá trị tốt nhất giữa các cá thể trong
quần thể gọi là giá trị tốt nhất toàn cục gbest.
Khái niệm của PSO bao gồm tại mỗi bước thời gian thay đổi vận tốc(gia tốc)
của mỗi cá thể về giá trị tốt nhất pbest và vị trí tốt nhất lbest. Sự gia tốc này được
hoạch định bằng một số hạng ngẫu nhiên với các số ngẫu nhiên tách rời được tạo ra
cho sự gia tốc về giá trị pbest và vị trí lbest. Trong những năm qua, PSO được áp
dụng thành công trong nhiều nghiên cứu và nhiều lĩnh vực ứng dụng khác nhau.

41. 28
PSO được chứng minh là phương pháp đạt được kết quả nhanh hơn, rẻ hơn so với
các phương pháp khác.
Một lý do khác mà PSO được thu hút sự quan tâm là do nó có rất ít biến điều
khiển. PSO vừa được sử dụng cho các cách tiếp cận mà có thể được sử dụng qua rất
nhiều các ứng dụng cũng như các ứng dụng cụ thể chú trọng vào các điều kiện cụ
thể.
PSO có nhiều thuận lợi hơn so với các thuật toán tối ưu hóa thông thường
khác, chẳng hạn như:
- PSO là thuật toán tìm kiếm dựa trên quần thể. Tính chất này đảm bảo PSO ít
bị kẹt ở giá trị cực tiểu địa phương.
- PSO sử dụng thông tin hoàn trả(payoff) để hướng dẫn tìm kiếm trong không
gian bài toán. Vì vậy, PSO dễ dàng thích ứng với các bài toán với hàm mục
tiêu không khả vi. Hơn nữa, tính chất này làm giảm bớt đi sự giả định và sự
xấp xỉ trong khi các phương pháp truyền thống khác không l làm được.
- PSO sử dụng các quy luật chuyển tiếp xác xuất mà không theo một quy luật
xác định. Vì thế, PSO là một loại thuật toán tối ưu hóa phỏng đoán mà có thể
tìm kiếm ở các miền phức tạp và không chắc chắn. Điều đó làm cho PSO
uyển chuyển hơn và vững chắc hơn các phương pháp thông thường khác.
- Không giống như thuật toán GA hay thuật toán tự tìm kiếm lời giải khác.
PSO có sử uyển chuyển để điều khiển sự cân bằng giữa sự thăm dò cục bộ và
toàn cục trong không gian bài toán. Nét độc đáo này của PSO giúp nó vượt
qua vấn đề hội tụ hấp tấp và mở rộng khả năng tìm kiếm.
- Không giống như các phương pháp truyền thống khác, chất lượng lời giải
của PSO không phụ thuộc vào quần thể ban đầu. Bắt đầu tại bất cứ nơi đâu
trong không gian tìm kiếm, thuật toán đảm bảo sự hội tụ đến lời giải tối ưu.
Cơ sở nền tảng của PSO
Mô hình thay đổi vị trí của thuật toán PSO trong không gian được biểu diễn
như hình 3.3.

42. 29
Hình 3.3 Nguyên lý thay đổi vị trí của cá thể trong không gian 2 chiều
Cơ sở nền tảng của kỹ thuật PSO được nêu ra và định nghĩa như sau:
* Cá thể X(i): Là lời giải ứng viên được thay thế bởi vector giá trị thực k
chiều, với k là số thông số được tối ưu. Tại vòng lặp i, vị trí của cá thể thứ j là X(i,j)
có thể được mô tả như sau:
[ ] (3.2)
Với : thông số tối ưu thứ k trong lời giải ứng viên thứ j
d : đại diện cho các biến điều khiển.
* Quần thể: Là tập hợp n cá thể tại vòng lập i
[ ] (3.3)
Với n thay thế cho số các lời giải ứng viên.
* Bầy đàn: Là một quần thể không có tổ chức của các cá thể vận động mà có
xu hướng tụ hợp lại trong khi mỗi cá thể có xu hướng di chuyển theo một hướng
ngẫu nhiên.
* Vận tốc cá thể V(i): Là vận tốc của cá thể di chuyển thay thế bởi 1 vector
giá trị thực d chiều. Tại vòng lặp i, vận tốc cá thể thứ j là có thể được mô tả
như sau:
[ ] (3.4)
Với là thành phần vận tốc của cá thể thứ j trong không gian chiều thứ k.
*Cá thể tốt nhất X*(i): Trong suốt quá trình di chuyển của cá thể qua không
gian tìm kiếm, nó so sánh các giá trị phù hợp tại vị trí hiện tại với các giá trị phù
hợp mà nó đạt được trước đó tại vòng lặp bất kỳ cho tới vòng lặp hiện tại. Vị trí tốt
nhất mà được kết hợp với giá trị phù hợp nhất đạt được thì gọi là cá thể tốt nhất

43. 30
X*(i). Đối với mỗi cá thể trong bầy đàn, X*(i) có thể được xác định và cập nhật
trong suốt quá trình tìm kiếm. Cá thể thứ j, cá thể tốt nhất có thể được diễn tả như
sau:
[ ] (3.5)
Trong bài toán cực tiểu hóa với 1 hàm mục tiêu duy nhất f, cá thể tốt nhất thứ j là
Xj*(i) được cập nhật bất cứ khi nào
*Cá thể tốt nhất toàn cục X**
(i): Là vị trí tốt nhất giữa các cá thể tốt nhất
đạt được.
*Tiêu chuẩn dừng lặp: Quy trình tìm kiếm sẽ kết thúc khi một trong các
tiêu chuẩn sau được thỏa mãn:
- Số lần lặp kể từ khi lần thay đổi cuối cùng của lời giải tốt nhất lớn hơn số
xác định cụ thể trước đó.
- Số lần lặp đạt đến số lớn nhất cho phép.
Vận tốc của cá thể trong chiều thứ k được giới hạn bởi 1 số giá trị lớn nhất
. Sự giới hạn này mở rộng sự khám phá cục bộ của không gian bài toán và nó
mô phỏng thực sự thay đổi lớn hơn việc học loài người. Vận tốc lớn nhất trong
chiều thứ k được mô tả bởi 1 dãy thông số tối ưu thứ k và cho bởi:
( ) (3.6)
Với N : số được chọn trước trong khoảng không gian chiều thứ k.
3.3. Thuật toán PSO tổng quát
Trong thuật toán PSO, quần thể có n cá thể thay thế cho lời giải ứng viên.
Mỗi cá thể là 1 vector k chiều với k là số các thông số tối ưu. Vì thế, mỗi thông số
tối ưu đại điện cho 1 chiều của không gian bài toán. Các bước của kỹ thuật PSO
được mô tả như sau:
* Bước 1: Sự khởi tạo ban đầu
Thiết lập i=0 và tạo ngẫu nhiên n cá thể { }. Một cá thể
được xem như là 1 lời giải cho bài toán và được mô tả như sau:
[ ] . Mỗi biến điều khiển có 1 dãy [ ].
Mỗi cá thể trong quần thể ban đầu được đánh giá bởi hàm mục tiêu f. Nếu lời giải

44. 31
ứng viên là lời giải khả thi, ví dụ như tất cả các ràng buộc đều thỏa mãn thì đi đến
bước 2 ngược lại lặp lại bước này.
*Bước 2: Cập nhật bộ đếm
Cập nhật bộ đếm i=i+1
*Bước 3: Tính toán hàm mục tiêu
*Bước 4: Cập nhật vận tốc
Sử dụng giá trị tốt nhất toàn cục và giá trị tốt nhất của cá thể, vận tốc của cá
thể thứ j trong không gian chiều thứ k được cập nhật theo công thức sau:
( )
Với
i : số vòng lặp
j : số cá thể
k : biến điều khiển thứ k
w : hệ số trọng số quán tính
: là các hằng số gia tốc
rand() : là giá trị ngẫu nhiên trong dãy [0,1]
: là vận tốc của cá thể thứ j tại vòng lặp i
: là vị trí của cá thể j tại vòng lặp i
Sau đó, kiểm tra giới hạn vận tốc. Nếu vận tốc vi phạm giới hạn thì gán cho
nó 1 giới hạn phù hợp. Thành phần thứ 2 của phương trình ở trên biểu diễn cho
thành phần nhận thức của PSO mà cá thể thay đổi vận tốc của nó dựa trên sự ghi
nhớ và cách suy nghĩ của bản thân. Thành phần thứ 3 tiêu biểu cho thành phần xã
hội của PSO, khi đó cá thể thay đổi vận tốc của nó dựa trên sự thích ứng về kiến
thức tâm lý xã hội.
*Bước 5: Cập nhật vị trí
Dựa trên vận tốc cập nhật được, mỗi cá thể cập nhật vị trí của nó theo công
thức sau:
(3.8)
*Bước 6: Cập nhật vị trí tốt nhất của cá thể
Mỗi cá thể được tính toán và cập nhật theo vị trí cập nhật.

45. 32
*Bước 7: Tìm giá trị nhỏ nhất trong cá thể có vị trí tốt nhất và trong lời giải của nó,
nếu nó vừa đạt được trong vòng lập bất kỳ và xem nó là giá trị cực tiểu.
*Bước 8: Tiêu chuẩn dừng
Nếu 1 trong các tiêu chuẩn dừng được thỏa mãn thì dừng chương trình ngược
lại trở về bước 2.
3.4. Thuật toán PSO cổ điển và các cải tiến PSO
3.4.1. Thuật toán PSO cổ điển[13-17]
Kennedy và Eberhart phát triển thuật toán PSO dựa trên hành vi của các cá
thể trong một quần thể [13]. Họ đã nhận thấy rằng các cá thể của quần thể dường
như đã chia sẽ thông tin giữa chúng với nhau làm tăng hiệu quả của vấn đề. Cá thể
trong quần thể tiếp cận các mục tiêu thông qua việc tối ưu vận tốc của nó hiện có,
kinh nghiệm đã có trước đây và kinh nghiệm của các cá thể lân cận.Trong không
gian tìm kiếm n-chiều, vị trí và vận tốc cảu cá thể i được mô tả bằng vector
và vận tốc trong thuật toán.
là vị trí tốt nhất cho đến hiện thời của cá thể i và
là vị trí tốt nhất của cả quần thể.
*Biểu thức cơ bản:
Xét một quần thể có p cá thể trong không gian thiết kế n-chiều.
Vị trí cá thể thứ i được cập nhật bởi biểu thức:
(3.9)
Với là vector mô tả vận tốc thu được từ quy luật vận tốc
( ) ( ) (3.10)
Trong đó:
: vị trí cá thể i tại vòng lặp k
: vị trí cá thể i tại vòng lặp k+1
: vận tốc cá thể i tại vòng lặp k
: vận tốc cá thể i tại vòng lặp k
: hệ số kinh nghiệm của cá thể
: hệ số quan hệ xã hội của cá thể

46. 33
, : số ngẫu nhiên trong khoảng [0,1]
: trọng số
: vị trí tốt nhất của cá thể i đến vòng lặp k
: vị trí tốt nhất của quần thể cho đến vòng lặp k
3.4.2. Phương pháp PSO cải tiến với trọng số ω (ω-PSO)
So với phương pháp PSO cổ điển, phương pháp PSO cải tiến dựa trên trọng số
(WPSO) tập trung vào cải tiến trọng số ω sao cho khi quá trình tìm nghiệm tối ưu
gần đến lúc dừng lại thì giá trị trọng số này càng nhỏ lại nhằm giảm không gian tìm
kiếm nghiệm. vận tốc mới được cập nhật và trọng số của phương pháp này được
tính như công thức (3.11) và (3.12) [15].
1 2
. .( ) . .( )
new
i i d d d
V V c rand Pbest X c rand Gbest X

    
(3.11)
max min
max
max
. .Iter
Iter
 
 


(3.12)
Trong đó ωmin và ωmax là giá trị nhỏ nhất và lớn nhất của trọng số.
Công thức (3.12) cho thấy rằng phương pháp khi tập trung vào cải tiến PSO
thông quá trọng số thì xuất hiện thêm 2 giá trị ωmin và ωmax cần phải xác định và thử
nghiệm để tìm ra giá trị tối ưu cho trọng số này. Hơn nữa, giá trị trọng số hiện tại ω
sẽ giảm dần khi số vòng lặp tăng dần.
3.4.3. Phương pháp PSO cải tiến với hệ số giới hạn (GCPSO)
Khác với WPSO, Cleck [16] đã chỉ ra ưu điểm của hệ số giới hạn cho quá
trình tìm nghiệm của PSO nhằm cải thiện chất lượng nghiệm và tăng tốc độ tìm
kiếm. hệ số này được Eberhart và Shi trong nghiên cứu [17] áp dụng và đạt hiệu quả
cao cho các hàm toán tối ưu. Vận tốc mới của phương pháp cải tiến PSO dựa trên
hệ số giới hạn (CPSO) này được tính như sau:
1
d d 1 1 d 2 2 d
.[ +c .rand .(Pbest -X )+c .rand .(Gbest -X )]
k k k k k k
i i id i id i
V k V

 (3.13)
1 1
k k k
id id id
X X V
 
  (3.14)
2
2
2 4
k
  

  
(3.15)
Trong đó: 1 2
c c
   .
1
c và 2
c : Hằng số gia tốc.

47. 34
1
rand và 2
rand : Lấy ngẫu nhiên giữa 0 và 1.
d
Xk
i
: Vị trí Particles d của các cá thể trong Nd cá thể.
1
Pbest : Vị trí Local Particles d của các cá thể trong Nd cá thể.
1
Gbest : Vị trí Global Particles d của các cá thể trong Nd cá thể.
Trong phương pháp GCPSO, hệ số ảnh hưởng tới đặc tính hội tụ của hệ
thống và phải lớn hơn 4,0 để đảm bảo ổn định.Tuy nhiên, nếu giá trị  tăng, giới
hạn c giảm sẽ làm đa dạng hóa hướng nghiệm và đáp ứng sẽ chậm hơn. Thông
thường theo kinh nghiệm chạy chương trình nhiều lần thì nên chọn giá trị  là 4,1
là tốt nhất ( 1 2 2,05
c c
  ).
3.5. Kết luận
Trong chương này, phương pháp PSO cổ điển và các phương pháp PSO cải
tiến được phân tích chi tiết về đặc tính của PSO gồm cập nhật vận tốc và cập nhật vị
trí. Các phân tích cho thấy rằng phương pháp PSO cổ điển rất đơn giản để áp dụng
tuy nhiên còn hạn chế trong chất lượng lời giải và quá trình tìm kiếm nghiệm. Các
phương pháp cải tiến sau đó được xây dựng nên và có thành tựu tốt. Trong đề tài
này, hai phương pháp PSO và GCPSO sẽ được áp dụng để đánh giá được ưu điểm
của GCPSO. Một lý do cơ bản vì GCPSO đơn giản trong quá trình chọn thông số
điều khiển trong khí đó ω-PSO phải mất nhiều thời gian với việc chọn giá trị trọng
số lớn nhất và nhỏ nhất. Cách áp dụng và kết quả thu được từ hai phương pháp này
sẽ được trình bày trong chương 4 và 5 tiếp theo.

48. 35
CHƯƠNG 4: ÁP DỤNG CÁC PHƯƠNG PHÁP PSO CHO BÀI
TOÁN DSM
4.1 Bài toán DSM
Bài toán điều khiển hộ tiêu thụ với mục tiêu đặt ra là cân bằng đồ thị phụ tải
trong ngày của các hộ đang xét sao cho đảm bảo công suất tiêu thụ của các thiết bị
trong hộ gia đình và hơn nữa điện năng tiêu thụ trong ngày của các thiết bị phải đảm
bảo để đáp ứng được nhu cầu của hộ. Trong bài toán này ta giả sử có N hộ sử dụng
điện được xét trong H giờ với h
n
l đại diện tổng tải tại giờ thứ h (trong đó
1,2,....,
h H
 và n=1, 2, …., N). Dựa theo những định nghĩa trên, tổng công suất sử
dụng của các hộ tiêu thụ tại giờ thứ h trong ngày được tính theo công thức như sau
[9]:
1
N
h
h n
n
L l

  (4.1)
Tải lớn nhất trong ngày ở một thời điểm h nào đó được tính như công thức
sau:
ak 1 2 H
max( , ,......, ,....,L )
pe h
L L L L
 (4.2)
Công suất trung bình trong ngày như sau:
1
1 H
avg h
h
L L
H 
  (4.3)
Để cân bằng đồ thị phụ thì tổng công suất sử dụng của N hộ gia đình tại mỗi
giờ thứ h phải gần bằng với công suất đỉnh trong ngày Lpeak ở trên. Để đạt được điều
này thì tỉ số giữa công suất đỉnh trong ngày Lpeak và công suất trung bình Lavg phải
tiến đến giá trị 1. Tỉ số này được gọi là PAR (Peak-to-avergae ratio) và cũng chính
là hàm mục tiêu của bài toán. Cụ thể tỉ số được trình bày trong công thức bên dưới.
ak 1
1
( ,..., )
pe H
H
avg
h
h
L H Max L L
PAR
L
L


 

(4.4)
Vấn đề tối ưu hóa dựa trên mục tiêu mong muốn là sự tối thiểu hóa thông số
PAR. Với mỗi hộ tiêu thụ n N
 , với n
A là đại diện cho tập hợp các thiết bị sinh
hoạt/công nghiệp như máy giặt và máy sấy tóc, tủ lạnh, máy rửa chén, máy lạnh, ổ
cắm,..Với mỗi thiết bị n
a A
 , định nghĩa một tập hợp tiêu thụ năng lượng như sau:

49. 36
1
, , ,
,..., H
n a n a n a
P P P
 
   (4.5)
Trong đó: vetor vô hướng ,
h
n a
P là công suất tiêu thụ của thiết bị α của hộ n tại
giờ thứ h. Ta thấy, tổng tải của hộ thứ n có thể được tính như sau:
,
1
n
A
h h
n n a
a
l P

  ( h=1, 2, …, H) (4.6)
4.2 Áp dụng PSO cho bài toán DMS
4.2.1. Khởi tạo
Đầu tiên ta khởi tạo bài toán thiết kế cho 8 khoảng (nghĩa là 3 giờ cho mỗi
khoảng) với các thông số ban đầu cho 8 khoảng.
Thuật toán tạo một tập hợp gồm NP cá thể được biểu diễn như sau:
X=[X1, X2…., Xd, …, XNP]T
.
Với mỗi cá thể
1 2 1
1,1, 1,1, , , , ,
, ,....., ,...., n
h H
d d d n a d N A d
X P P P P 
 
  
(4.7)
Trong đó
n=1,…, N: hộ gia đình thứ n trong N hộ gia đình
α = 1, …., An: thiết bị thứ α trong An thiết bị
, ,
h
n a d
P : công suất sử dụng của thiết bị α trong hộ gia đình thứ n tại khoảng thời gian
thứ h.
Mỗi cá thể d gồm vị trí và vận tốc được khới tạo như các công thức sau đây:
Xd=Pn,α, min + rand .( Pn,α,max – Pn,α,min) (4.8)
V1,d=Vi,min + rand .(Vi,max – Vi,min) (4.9)
max , ,max , ,min
0.15*( )
d n n
V P P
 
 
(4.10)
min max
d d
V V
 
(4.11)
Trong đó: Rand là một số ngẫu nhiên có giá trị trong khoảng [0,1].