- Trang Chủ
- Điện - Điện tử
- Ứng dụng thuật toán tối ưu bầy đàn cải tiến nhằm phân bố tối ưu công suất trong lưới điện phân phối
Xem mẫu
- ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN TỐI ƯU
BẦY ĐÀN CẢI TIẾN NHẰM PHÂN BỐ
TỐI ƯU CÔNG SUẤT TRONG LƯỚI
ĐIỆN PHÂN PHỐI
1. Nguyễn Khánh Quang,
Khoa Điện-Điện tử - Trường Cao đẳng Công nghiệp Huế
70 Nguyễn Huệ, Phường Vĩnh Ninh, Thành phố Huế
Email: tienpt1@cpc.vn
2. Phạm Trung Tiến
Công ty Điện lực Kon Tum
184 Trần Hưng Đạo, Phường Thắng Lợi, Thành phố Kon Tum
Email: nkquang@hueic.edu.vn
Tóm tắt – Bài báo trình bày phương pháp phân bố tối ưu công suất bằng cách thay đổi
trạng thái các thiết bị đóng cắt để tái cấu trúc lại lưới điện với mục đích giảm tổn thất điện
năng và nâng cao điện áp trên lưới điện. Để tối thiểu hóa tổn thất điện năng cũng như cải
thiện điện áp, thuật toán tối ưu bầy đàn cải tiến (IPSO) được đề xuất và trình bày trong bài
viết. So với thuật toán bày đàn (PSO), trong IPSO các hệ số quán tính, hệ số quan hệ xã
hội, hệ số kinh nghiệm của cá thể được điều chỉnh và giá trị vận tốc được giới hạn, do đó
tốc độ hội tụ nhanh, nhưng vẫn duy trì được hiều quả cao và thuật toán cho kết quả tối
ưu nhất. Thuật toán IPSO được kiểm tra mô phỏng trên bộ công cụ Matpower/Matlab với
lưới điện mẫu IEEE-33 nút.
Từ khóa: PSO, Phân bố tối ưu công suất, Tái cấu hình lưới điện
I. GIỚI THIỆU
Lưới điện phân phối đóng vai trò qua gian tái lập, cải thiện độ tin cậy của hệ thống,
trọng trong việc cung cấp điện, được thiêt kế cải thiện khả năng tải của lưới điện, cải thiện
có cấu trúc mạch vòng kín nhưng vì lý do kỹ tình trạng không cân bằng tải, tối thiểu tổn thất
thuật và điều kiện vận hành nên lưới điện luôn công suất, giảm thiểu tổn thất của hệ thống
được vận hành theo cấu trúc hình tia. Các bài lưới điện không cân bằng.
toán vận hành lưới điện phân phối chủ yếu Với yêu cầu ngày càng cao về giảm tổn
tập trung vào giải quyết các vấn đề sau: Giảm thất điện năng trên lưới điện phân phối, nhiều
tổn thất công suất của lưới điện, cải thiện thời nghiên cứu giải bài toán tái cấu trúc giảm tổn
TẠP CHÍ KHOA HỌC 3
QUẢN LÝ VÀ CÔNG NGHỆ
- phối như sử dụng kỹ thuật thuần heuristic, đàn chim [15-18]. So với GA, PSO không
heuristic kết hợp giải tích mạng, trí tuệ có các cơ chế ghép chéo hay đột biến mà
nhân thất
tạo bằng
[8]. Tuy nhiên, một trong những thiên GA,vềPSOsử không
dụng có sựcáctươngcơ chếtácghép
giữachéocáchaycá
đột biến mà thiên về sử dụng sự tương tác
nhược điểmnhiềuchung củakhác
thuật toán cácnhau phương phápbố. thểgiữa
được công trong mộtthểquần
các cá trong mộtthể quầnđể thể
khám phá
để khám
Với mục tiêu phân bố tối ưu công suất lưới
trên điện
là dễ phân bị phối
rơi bằng
vàocách cácthay cựcđổitrịcácđịa
trạng không gian tìm
phá không gian kiếm.
tìm kiếm. Các Cácbước
bướccơ cơ bản
bản
của thuật toán PSO như Hình 1:
phương.
thái Để khắc của
đóng/mở phụccácnhược
khóa điểmđiện trênnày,lưới của thuật toán PSO như Hình 1:
nhằm đạt mục tiêu chất lượng trong vận hành
các nghiên cứu khoa học thường sử dụng
lưới điện. Vì đặc điểm phi tuyến và rời rạc của Bắt đầu
giải thuật
bài toándi nên
truyền (GA)
rất khó để tìmtrong bàibằng
lời giải toáncác
phương pháp giải tích truyền thống. Có nhiều
tái cấu hình lưới điện [9-11]. Trong thời
phương pháp phân bố tối ưu công suất lưới
Khới tạo vị trí và vận tốc quần thể cá thể ban đầu
gian điện
gần phân
đây, phối
giải như
thuậtsử PSO
dụng kỹ đượcthuậtứng
thuần
Đánh giá mỗi cá thể bằng hàm thích nghi
dụng heuristic,
rộng rãi heuristic kết hợp giải tích mạng, trí
trong các bài toán hệ
tuệ nhân tạo [8]. Tuy nhiên, một trong những
thống
điện vì có nhiều
nhược ưu điểm
điểm chung của cácnhư tốc độ
phương pháphộitrên - Tìm vị trí tốt nhất của mỗi cá thể
là dễ bị rơi vào các cực
tụ nhanh, lập trình đơn giản [12,13]. Ýtrị địa phương. Để - Tìm vị trí tốt nhất của cả quần thể
khắc phục nhược điểm này, các nghiên cứu
tưởngkhoa
tronghọcbài viết sử
thường nàydụnglà đểgiảinghiên
thuật dicứu
truyền Cập nhật vận tốc và vị trí của các cá thể
(GA) trong bài toán tái cấu
áp dụng thuật toán tối ưu bầy đàn cải tiếnhình lưới điện [9-
11]. Trong thời gian gần đây, giải thuật PSO Đánh giá mỗi cá thể bằng hàm thích nghi
(IPSO)đượcnhằmứng giảm tổn thất
dụng rộng côngcác
rãi trong suấtbàivàtoán
nâng hệcaothống
chất điện
lượngvì điện
có nhiều ưu điểm
áp trên lưới như
điệntốc Vòng lặp = Vòng lặp + 1
độ hội tụ nhanh, lập trình đơn giản [12,13]. Ý
phân tưởng
phối. trong bài viết này là để nghiên cứu áp
dụng thuật toán tối ưu bầy đàn cải tiến (IPSO) Sai
Thuật toán tối ưu bầy đàn (PSO) lần
nhằm giảm tổn thất công suất và nâng cao
Vòng lặp
- Với điều kiện:
trên
xu cá thểtập
chuyển
hướng tốttrung
động nhất
củavề trong
mỗi cáquần
vị trí cáthểthể thể
màtốtvà chỉ
nhấtcódựa Với điều kiện:
sau:𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
xuvào hướngvận tập trung
tốcPSO của có vềkhuynh
mỗi vị
cátrí
thể. cáhướng
thể tốt
Tuy nhất
nhiên, 𝑉𝑉𝑖𝑖(𝑗𝑗) ≤ 𝑉𝑉𝑖𝑖(𝑗𝑗) ≤ 𝑉𝑉𝑖𝑖(𝑗𝑗) (2) 2 2
nên làm cho hội tụdo 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
𝑉𝑉𝑖𝑖(𝑗𝑗) ≤ 𝑉𝑉 ≤
(𝛥𝛥𝛥𝛥) = 𝑉𝑉 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
∑𝑖𝑖𝑖𝑖=1 𝑅𝑅𝑖𝑖𝑖𝑖(2)( 𝑖𝑖𝑖𝑖 2 𝑖𝑖𝑖𝑖) (1)
𝑁𝑁 𝑃𝑃 +𝑄𝑄
nên 𝑓𝑓 = min 𝑖𝑖(𝑗𝑗) 𝑖𝑖(𝑗𝑗)
cósớm
thểcáclàmvàcácó
làm cho
cho thểPSO
thể trong
giảilàm có
phápquần
cho khuynh
thu thể
giải được hướng
phápdi không thuhội
chuyển tốitụ
được dựa Lưới điện phân phối luôn được 𝑉𝑉𝑖𝑖𝑖𝑖 vận
ưu.sớmTrong bài báo này, PSO cải tiến được đề Lưới điện phân phối luôn được vận
trênvàtối
không cácóthểthểtốt
ưu. làmnhất
Trong cho giải
báopháp
bàitrong quần
này, thuthểđược
PSO vàcảicó hànhVới hìnhđiều tia, kiện:
nên đây được xem như một
xuất
không
để giải quyết
tối ưu.
vấn đề phân bố công suất hành hình tia,ràngnên buộc đây được đẳngxem thứcnhư củamột
baotiếnxu được
gồm hướng
một giảiđềtậpTrongtrung
xuất
pháp để
tối
bài
về báo
vịđểtrí
giải
ưu
này,
cá thể
quyết
giảm
PSO
vấn
tổn tốt
thất
cải
nhất
đề trong những
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
𝑉𝑉𝑖𝑖(𝑗𝑗) ≤ ràng𝑉𝑉𝑖𝑖(𝑗𝑗) ≤ 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
𝑉𝑉𝑖𝑖(𝑗𝑗) (2)của bài
bài
tiến được đề suấtxuất để giải quyết vấn đề tụ trong những buộc
toán. Với ràng buộc này, tất cả các nút tải đẳng thức
điện
phânnên
năng làm
bố và cho
nâng
công PSO
caobao có gồm
điện khuynh
áp trongmột hướng
lưới
giải hội
điện
pháp
phân phối. Mô toán.Lưới Với ràng điện buộc
phânnày,vàphối tất luôn
cả cáchình nút tia
được tảivận
phân
tối sớmưubố vàcông
để có phỏng
giảm suất
thể tổnlàm được
bao
thất chogồm thực
giải mộtpháphiện giải bằng
thuphápđược phải được cấp điện cấu hình
cụ điện năng và nâng Lưới điện phân phối luôn được vận hành
cách sử dụng bộ công Matpower/ Matlab phải hành được hình cấptia, điện
nên và xem
đây cấu
được hình xem hình
như tia
một
tốikhông
cao
[15-19].
ưu
điệnđể tối
Kếtáp
giảm
quả ưu.
trong tổn
đã Trong
thấtđiện
lưới
chứng
điệnbáo
bài
minh
nănghiệu
tínhnày,
phân vàPSO
phối. nâng
Môcải
quả phải
hình luôn
tia, được
nên đây duy đượctrì. như một trong
cao điện áp đềtrong lưới điện phân phối. Môđề phải
những trong luôn ràng được
những buộcràng duy
đẳng trì.
buộc
thứcđẳng của bài thứctoán. củaVới bài
của tiến
thuật
phỏng được
toán
được đềxuất
thực xuấtđể để
hiện phân
bằnggiảibố cáchquyết
tối ưu vấn
sử công
dụng 2. Thuật toán tối ưu bầy đàn
ràng toán. buộc Vớinày, ràng tấtbuộc
cả các này, nút tấttảicảphải các được nút tải
suất
phỏngcủa lưới
phân được
bốcụ điện
thực
công phânhiện
suất phối
baobằng
gồm cách sử
một[15-19]. dụng
giải pháp 2.điện Thuật toán tối ưu bầy đàn
bộ công Matpower/ Matlab cấpThuật vàtoán
cấu hình PSO hình tia
(Particlephải luôn
Swarm được
bộII.tốicông
MÔ ưu HÌNH
đểcụchứngMatpower/
giảmTÁItổn CẤU thất
TRÚCMatlab
điệnhiệu năng
LƯỚI [15-19].
vàcủa
ĐIỆN nâng duy phải
trì. được
Thuật toán cấp PSO điện và(Particle cấu hìnhSwarm hình tia
Kết quả đã minh tính quả Optimization) là một trong những thuật
PHÂN
Kết cao PHỐIđã chứng minh tính hiệu quả của
quảđiệnđề áp xuất
trongđểlưới điện phải luôn được duy trì.
thuật toán phân bốphân tối ưu phối.
côngMô Optimization)
toánThuật tiến toán hóa,tốidựa là một
ưu trên trong
bầy đàn những
nền tảng tâm thuậtlý
thuật
1.phỏng
suất
Hàmtoán
của
mụcđề điện
được
lưới xuất
tiêu đểhiện
của
thựcphân phân
phốibố tối
bàibằng
toáncách ưusửcông dụng toán 2.tiến Thuậthóa, toán
dựa tối
trênưu bầy
nền đàn
tảng tâm lý
bầyThuật đàn và toán tập tính PSO xã hội (Particle
của bầy Swarm chim
suấtbộcủa công lướicụđiện phân
Matpower/ phốiMatlab
tiêu là tái[15-19]. bầy đàn đànvàcá. tập tínhPSO xãdihội của bầy
Thuật
Optimization) toán
là một trong (Particle
những thuậtchim
đểSwarm
Trong nghiên cứu này, mục cấu toán
II. MÔ HÌNH TÁI CẤU TRÚC hoặc Chúng chuyển tìm
tiến hóa, đàndựa trên
quá
hình Kết
thiệnII.
lưới quả
chất
điệnđã
MÔ
phân
lượng
chứng
HÌNH
bố tối
điện
ưu công
minh
TÁI tính suất
CẤU
ápvàtrên lưới.
hiệu
TRÚC
nhằm
quả của
Hàm hoặc
kiếm Optimization) cá. lànền
Chúng mộttảng
di trong tâm lý bầy
chuyển vàđể
những đàn
vị tìm
thuật
giảm tổn LƯỚI
thất ĐIỆN
điện năng PHÂN cảiPHỐI thiện chất và tập thức tính xã ănhội vớicủa một bầyvận chimtốc hoặc đàn trí
cá.
thuật toán
LƯỚI đề ĐIỆNxuất để
PHÂN phân bố
PHỐI tối ưu công kiếm toán thứctiến ăn
hóa, với dựamột trên vận nềntốc và
tảng vịtâm trí
mộtlý
ờng mục1.tiêu
lượng điện
Hàm của
áp trênbàilưới.
mục toán
tiêuHàm đượcmục
của bài thểtoán
tiêu hiện củanhư bài Chúng
tương di ứng. chuyểnSự di đểchuyển
tìm kiếmcủa thức ăn vớiphụ
chúng
toán suấtđược của
thểlướihiệnđiện tiêuphân
như sau: phốitoán tương
vận bầytốcđàn ứng.
và vịvà Sự
trí tập dinghiệm
tương chuyển
tính ứng.xãcủa củachính
Sự
hội chúng
dicủa
chuyển
bầy phụ
của
chim
dựa sau:1. Hàm mục của bài thuộc vào kinh nó và
Trong nghiên cứu này, mục tiêu là tái chúng
thuộc phụ
vào thuộc
kinh vào kinh của
nghiệm nghiệm chính củanóchính
do củahoặc đàn cá.viên Chúng ditrongchuyển để vàtìm
cấu TrongII. nghiên
hình MÔđiện
lưới cứu𝑁𝑁phân
HÌNH này,
TÁI bốmụcCẤU 2 tiêu
𝑃𝑃𝑖𝑖𝑖𝑖
tối +𝑄𝑄𝑖𝑖𝑖𝑖TRÚC
2
ưu là
côngtái nó vàcác củathành các thành viên khác khác trongbầy bầy đàn đàn
𝑓𝑓 = minLƯỚI (𝛥𝛥𝛥𝛥) = ∑
ĐIỆN 𝑅𝑅
PHÂN ( PHỐI ) (1) của kiếm các thành
thức ăn viên
với khác
một trong
vận tốc bầyvà đàn
vị trí
dựa cấu hình 𝑖𝑖𝑖𝑖 (Pbest và Gbest).
nhằmlưới giảmđiện tổn phân bố tối
𝑖𝑖𝑖𝑖=1 𝑉𝑉𝑖𝑖𝑖𝑖2 ưu công
suất thất điện năng và cải best và G
(Ptương best). Sự di chuyển của chúng phụ
có Với1.
suất nhằm Hàm
điều giảm
kiện: mục tổntiêu thấtcủađiện bàinăng toánvà cải ứng.
hất Trong
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
𝑉𝑉𝑖𝑖(𝑗𝑗) nghiên
≤ 𝑉𝑉𝑖𝑖(𝑗𝑗) cứu này, (2)
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
≤ 𝑉𝑉𝑃𝑃𝑖𝑖(𝑗𝑗) mục tiêu là tái thuộc vào kinh nghiệm của chính nó và
i tụ 𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏,𝑖𝑖 (𝑡𝑡) 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑓𝑓(𝑃𝑃𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏,𝑖𝑖 (𝑡𝑡)) ≤ 𝑓𝑓(𝑥𝑥 của𝑖𝑖 (các 1)) viên khác trong bầy đàn
𝑡𝑡 + thành
cấu(𝑡𝑡hình
𝑃𝑃𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏 + 1)lưới = {điện 𝑃𝑃 phân( 𝑡𝑡 ) bố
𝑖𝑖𝑖𝑖 tối
𝑓𝑓(𝑃𝑃 ưu công
( )
𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏,𝑖𝑖 (𝑡𝑡)) > 𝑓𝑓(𝑥𝑥𝑖𝑖 (𝑡𝑡 + 1
𝑡𝑡 ) ≤ 𝑓𝑓(𝑥𝑥 ( 𝑡𝑡 + ))) (4)
𝑃𝑃Lưới ( điện
𝑡𝑡 + 1 )phân
= { 𝑥𝑥 (𝑡𝑡 + 1
𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏,𝑖𝑖
phối ) 𝑖𝑖𝑖𝑖 được
luôn 𝑓𝑓(𝑃𝑃 vận (P và G 1 )).(4)
ược suất nhằm giảm𝑥𝑥𝑖𝑖tổn
𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏 𝑖𝑖
(𝑡𝑡 + thất1) điện 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑓𝑓(𝑃𝑃năng
𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏,𝑖𝑖
và ( cải
𝑡𝑡 ) ) > 𝑓𝑓(𝑥𝑥
𝑖𝑖
best
( 𝑡𝑡 + 1
best
) )
𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏,𝑖𝑖 𝑖𝑖
cải hànhVị hình trí tốttia,nhất
nên của đây G đượcbest tạixem t đượcnhư một
tình như:
trongVịnhững trí tốtràngnhất buộc của Gđẳng best tạithức t được củatình bàinhư:
đề 𝑃𝑃 𝐺𝐺 ( 𝑡𝑡
𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏 )= 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑃𝑃
𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑓𝑓(𝑃𝑃 𝑏𝑏𝑒𝑒𝑠𝑠𝑠𝑠,𝑖𝑖((𝑡𝑡𝑡𝑡)))}≤ 𝑓𝑓(𝑥𝑥𝑖𝑖 (𝑡𝑡 + 1)) (5)
háp toán.𝑃𝑃𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏
Với(ràng 𝑡𝑡 + 1buộc
) k+1= {này,𝐺𝐺𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏 tất cả=các
𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏,𝑖𝑖 nút𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏,𝑖𝑖
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑃𝑃 tải
𝑏𝑏𝑒𝑒𝑠𝑠𝑠𝑠,𝑖𝑖 (𝑡𝑡)} (4)(5)
Vận tốc V và 𝑥𝑥 (
vị 𝑡𝑡 +
trí 1của) 𝑖𝑖𝑖𝑖
chim𝑓𝑓(𝑃𝑃 hoặc (cá
𝑡𝑡)được
) > 𝑓𝑓(𝑥𝑥 tính (toán
𝑡𝑡 + 1bằng )) biểu thức (6) và (7)
âng phải được cấp điện k+1 và cấu hình hình tia
𝑖𝑖 𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏,𝑖𝑖 𝑖𝑖
Vận tốc V và vị trí của chim hoặc cá𝑘𝑘được tính toán bằng biểu thức𝑘𝑘(6) và (7)
Mô phải𝑉𝑉luôn Vị
𝑘𝑘+1
𝑖𝑖𝑘𝑘+1
trí
được
= tốt
𝜔𝜔𝑉𝑉 nhất
𝑘𝑘
duy
𝑖𝑖𝑘𝑘 + 𝑐𝑐của
trì.1
G
𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑑𝑑 best
1 ×tại t được
(𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑡𝑡 𝑘𝑘tình như:
𝑖𝑖𝑘𝑘 − 𝑋𝑋𝑖𝑖𝑘𝑘 ) + 𝑐𝑐2 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑑𝑑2 × (𝐺𝐺𝐺𝐺𝐺𝐺𝐺𝐺𝑡𝑡 𝑘𝑘 − 𝑋𝑋𝑖𝑖𝑘𝑘 ) (6)
𝑘𝑘
𝑉𝑉𝑖𝑖 = 𝜔𝜔𝑉𝑉𝑖𝑖 + 𝑐𝑐1 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑑𝑑 1
𝑘𝑘+1 × (𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑡𝑡
𝑘𝑘 −
𝑖𝑖 𝑘𝑘+1 𝑖𝑖 𝑋𝑋 ) + 𝑐𝑐2 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑑𝑑 2 × (𝐺𝐺𝐺𝐺𝐺𝐺𝐺𝐺𝑡𝑡 − 𝑋𝑋 𝑖𝑖 ) (6)
ụng 2. Thuật toán tối ưu bầy 𝑋𝑋𝑖𝑖𝐺𝐺 đàn =
𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏 = 𝑋𝑋 +
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑃𝑃
𝑖𝑖 𝑉𝑉 𝑖𝑖 𝑏𝑏𝑒𝑒𝑠𝑠𝑠𝑠,𝑖𝑖 ( 𝑡𝑡 ) } (5) (7)
𝑋𝑋𝑖𝑖𝑘𝑘+1 = 𝑋𝑋𝑖𝑖𝑘𝑘 + 𝑉𝑉𝑖𝑖𝑘𝑘+1 (7)
19]. Các bước
Thuật Vận tốc V và vị trí của chim hoặc cá được tính toán bằng biểu suất
toán thực PSO thuật
k+1 toán
(Particle IPSO trong
Swarm bài toán phân bổ tối ưu công thức được (6) vàthực (7)
của hiện Các như bước thực thuật toán IPSO trong bài toán phân bổ tối ưu công suất được thực
Optimization)
Các𝑉𝑉 𝑘𝑘+1sau:
bước là một trongIPSO những thuật
hiện như
𝑖𝑖 =thực
sau: 𝜔𝜔𝑉𝑉thuật
𝑘𝑘 toán trong bài 𝑘𝑘toán phân 𝑘𝑘 bổ tối ưu công suất được
𝑖𝑖 + 𝑐𝑐1 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑑𝑑1 × (𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑡𝑡𝑖𝑖 − 𝑋𝑋𝑖𝑖 ) + 𝑐𝑐2 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑑𝑑2 × (𝐺𝐺𝐺𝐺𝐺𝐺𝐺𝐺𝑡𝑡 − 𝑋𝑋𝑖𝑖 )
𝑘𝑘 thực
𝑘𝑘 hiện như
(6)
ông sau:
toán tiến hóa, dựa trên nền𝑘𝑘+1 tảng tâm lý
𝑋𝑋𝑖𝑖 = 𝑋𝑋𝑖𝑖𝑘𝑘 + 𝑉𝑉𝑖𝑖𝑘𝑘+1 (7)
bầyBước đàn 1: vàNhập
tập tínhcác thông xã hộisốcủa lướibầy điệnchim (tổng trở đường dây, thông số phụ tải, các khóa điện)
hoặc Các bước
đàn thực thuật toán IPSO tìm trong bài toán phân bổ tối ưu công suất được thực
C Bước 2: cá.
Xác Chúng
định không di chuyển gian tìm để kiếm, bao gồm số lượng khóa mở, không gian tìm kiếm
kiếm
của
hiệnkhóa
mỗithức
nhưăn sau:
mở.với một vận tốc và vị trí
tương ứng. Sự di chuyển của chúng phụ
tái thuộc vào kinh nghiệm của chính nó và TẠP CHÍ KHOA HỌC 5
QUẢN LÝ VÀ CÔNG NGHỆ
ông của các thành viên khác trong bầy đàn
cải (Pbest và Gbest).
- i khóa điện)
mở. kiếm của mỗi khóa mở.
Bước kiếm 3. Khởi của tạomỗi ngẫu khóa nhiên
mở.gian quần thể ban đầu với vị trí và vận tốc ngẫu nhiên trong
Bước 2: Xác định không Xtìm kiếm,
particle bao
{S1,gồm số lượng khóa mở, không(8) gian tìm
X
không gian particle
Bướctìm = {S1,
kiếmđịnh
2: Xác S2,
(cáckhông …Sβ}
cấu hình gian Xlướiparticle
tìm thể==có).
cókiếm, {S1,
bao (8)S2,…Sβ}
S2,
gồm …Sβ}
số lượng khóa mở, không (8)
gian tìm
kiếm của mỗi khóa mở. X particle = {S1, S2, …Sβ} (8)
đó, βBướclà số 4.
kiếm khóa
củaGiải điện
mỗi --khóa
bài mở Trong
Trong
toán trong
mở. đó,
đó,
phân lưới βlàđiện.
βbố làcông
sốkhóa
số khóasuấtđiệnđiện
bằng mởphương
mở tronglưới
trong lưới
pháp điện.
điện. Newton-Raphson với
- Trong đó,Xβparticle là số khóa = {S1, điệnS2, mở…Sβ} trong lưới điện. (8)
Khởi mỗitạocángẫuthể,nhiên
nếu điện Bước
Bước
quần 3.3.X
ápthể Khởi
Khởi
cácban nút
particle đầutạo
tạo nằm =ngẫu
ngẫu
với nhiên
vịnhiên
trong
{S1, trí quần
và…Sβ}
S2,giới quần
vận
hạntốc thể
thểcho ban
ngẫu
ban đầu
phép, đầu
nhiên vớitrong
với
tính vịvịtrí
toán trívà
(8) vàvận
tổn vận
thấttốc tốc
công ngẫunhiên
ngẫu nhiêntron tro
ìmsuất
kiếmbằng -
(các Trong
Bước
cấutoán đó,
3.phân
không
không
hình β
Khởi
lưới là
gian số
tạo khóa
tìm ngẫu kiếm điện
nhiên mở
(các trong
quần
cấu hình lưới
thể lưới
ban
lưới điện.
đầu
cóthể vớicó).
thể vị trí và vận tốc ngẫu nhiên trong
có).
bài
--TrongTrong đó, đó,
β là βgian
sốlàbố có
sốtìm
khóa
thể
tối
khóa kiếm
ưucó).
điện
công
điện(các
mở mở cấu
suất.
trong
hình
trong
lưới lưới
điện.
có
điện.
Bướckhông gian tìm
3. Khởi tạo kiếm
ngẫu (các
nhiên cấuquần hìnhthể lướiban cóđầu thểvới có).vị trí và vận tốc ngẫu nhiên trong
Giải bài Bước toán 5.
Bước phân
Tính3. bốBước
Bước
toán
Khởitạo công
các 4.
tạongẫu4. giáGiải
suất
Giải trị
ngẫunhiên Pbài
bằng
bài
nhiênquần
best toán
toán
phương
và G
quầnthể phân
phânthểban
best bố
pháp
bố
banđầu công
công
đầuvới vớisuất
Newton-Raphson
suất vị bằng
bằng
trí và phương
phương
vận vớitốc pháp Newton-Raphson
pháp
ngẫu Newton-Raphson
nhiên trong vv
khôngBước gian
Bước3. Khởi
tìm 4.nằmkiếm
Giải (các
bài cấu
toán hình
phân lưới có
bố phép,
công thể có).
suất vị
bằnggiới trí và
phương vận tốc
pháp ngẫu nhiên
Newton-Raphson trong không với
nếu điệnBước áptìm
không
gian 6.các
Cập
gian
kiếm mỗi
nút
mỗinhật
tìm
(các cácávận
kiếmcấu thể,
thể,
trongtốc nếu
nếu
(các
hình giới
và cấu điện
điện
lướivị hạncóáp
trí
hình áp cho
của
thể các
các
lưới cánút
có). nút
thểthể
có nằm
nằm tính
theo có). trong
trong
toán
biểu giới
tổn
thức hạntốc
thất
hạn
vận chovà
công
cho phép,
phép, vị trítính tính
củatoán toán
các tổn tổnthất thấtcôn
cô
i toán phân Bướcmỗi
bố tối cásuất
4. thể,công
Giải
suất
ưu nếu
bài
bằng
bằng điện
toán
bàitốc
suất.
bài áp phân
phân
toán
toán các
phânbốnút công
bốtối
bố nằm
tốimởsuất
ưuưutrong bằng
công
công giới hạn cho
phương
suất.
suất. pháp phép, tính toán tổn thất
Newton-Raphson vớicông
cá thể bằng
Bước(6) 4. và Giải
Giải (8).bàibàiVậntoántoán phân của
phân bốcác
bố ưu
côngkhóa
công suất suất thể
bằng hiện sự di chuyển
bằng phương pháp Newton-Raphson vớicá
phương pháp của
Newton-Raphson các khóa mở.
với mỗi
mỗi suất
cá bằng
thể, nếu bàiđiện toán ápphâncác bố
nút tốinằm công
trong suất.
giới
ính toán thể,
Bước
mỗicác
nếucágiá
7: điện
Lặp
thể,trịlại
ápP
nếuBước
Bước các
bước
best và5.
điện 5.
nút Tính
4GTính
nằm
cho
áp
best cácđếntoán
toán
trongnútkhi các
các
giớithỏa
nằm giá
giáhạn trị
trị
mãn
trong PPbest
cho và
phép,
điều
giới
best vàhạnGG
kiện
hạntính cho toán
ngừng
cho
best
best
phép,
tổn
phép, lặpthất
tínhcông toán tổnbằng
tính toánsuất
thất công
tổn thất bài công toán
suất bằng
phân tốibài
bốBước ưu5. toánTính
công phân
suất.toánbốcác tốigiá ưu trịcông Pbest suất.
và Gbest
ập nhật vận8:
suất
Bước tốc
bằng
Xuất và
bàikết Bước
Bước
vị trí
toán quảcủa 6.6.Cập
phân Cập
cábốthể nhật
nhật
tốitheo ưu vận
vận biểutốcsuất.
tốc
công vàvàvịvịvận
thức trícủa
trí của
tốc cá cáthể
và thểtrí
vị theo
theo củabiểu biểu
các thức thứcvận vậntốc tốcvà vàvịvịtrí trícủacủacc
Bước
6) và (8).Bước VậnBước
Bước 5.
5.
tốc Tính
Tính
cá 6. thểCập
toánbằng nhật
các giá
(6)vận
giá trị
trị
và(8). (8).P
tốc Vận và
Vận và
vịtốc G
trídi
tốc của
của cá
cácthể khóa theo mởbiểu thểhiệnthức
hiện vận
sựdiditốc và vịcủa
chuyển trí của
của cáckhóacác
khóamm
5.cá của
thể các
bằng khóa (6) mở
và thể Phiện sự của chuyển
các khóa của mở
các thể
khóa mở. sự chuyển các
best best
Tính toán các giá trị best và Gbest thường mở và các thông số của lưới
III. ÁP Bước DỤNG
cá
Bước 6.thể bằng
6. Cập
CậpTHUẬT (6)
nhật7: và TOÁN
(8). tốc Vận và IPSO
tốc của
vịvịtrítrí của các
cácá khóa
thể mở
theo thể
biểu hiệnthức sự di
vận chuyển
tốctốc và của
vịlặp các
trí của khóa
các các mở.
ặpVÀOlại bước Bước
BÀI 4 TOÁN
cho6. đến
Cập Bước
Bước khi
PHÂNnhật 7:vận
thỏa Lặp
Lặp
vận
BỔ
tốc
mãntốclạivà
lại
TỐI vàbước
bước
điều vị
ƯU 4của
kiện
4trí cho
chocủangừng
đến
cá
thể
đến
đượckhitheo
khi
lặp
thể thỏa
thỏa
thể
theo
biểu mãn
mãn
hiện
biểu
thức
điều
trong
thức
vận
điều kiện
kiện
vậnBảng
vàngừng
ngừng
tốc
vị trí
1.và Trong
vị
của
lặp
trí đó
của
cá thể
các
bằng
cá thể(6)bằng và (8).
Bước (6)7:Vận và
Lặp(8). tốc Vận
lạicủa bước các
tốc 4 khóa
của đến
cho mởkhóa
các thể hiện
khi mở mãn
thỏa sự
thểdihiện chuyển
điều sự kiệndicủa chuyển
ngừng các khóa của các
lặp mở. khóa mở.
XuấtCÔNG
kếtcáquả SUẤT
thể bằng CHO
(6) Bước
Bước vàLƯỚI 8:8:Xuất
(8). Xuất
Vận ĐIỆN kếtquả
kết
tốc quả các khóacác
của mởđiềukhóa
thểkiện điện
hiện sựthường
di chuyển mở của là s20, các khóa s34, mở.
Bước
Bước 7: Lặp
7: Lặp lại bước 4 cho
cho đến khi
đến khithỏa thỏamãn ngừng lặplặp
IEEE-33 NÚT
Bước 8: lạiXuất bước kết 4quả mãn điều kiện ngừng V
NG THUẬT Bước 7:
TOÁN LặpIPSO
III.
III. lại
ÁPÁP bước
DỤNG
DỤNG 4 cho thường
THUẬT
THUẬT đến khi mở thỏa
TOÁN
TOÁN vàs35, các
mãnIPSO
IPSO
s36,
thông
điều s37.
kiện Lưới
sốthườngcủađiện
thường
ngừng lưới
lặpmở
mở cóvà điện
và các
các ápthông
thông
max số số của của lưlư
Bước
1. Lưới 8:
điện XuấtIEEE-33 kết quả nút
OÁN PHÂN BướcIII.BỔ 8:ÁP Xuất
VÀO
VÀO
TỐI DỤNG kết
BÀI
ƯUBÀI quảTHUẬT
TOÁN
TOÁN được TOÁN
PHÂN
PHÂN thểBỔ BỔIPSO
hiện =trong
TỐI
TỐI 1ƯU p.u,Bảng
ƯU thường
V min=1.được1được mởtrong
p.u
Trong thểvàđóhiện
thể các
Vmaxthông
hiện là điện
trong
trong số
Bảngápcủa
Bảng 1.1.lướiTrong đ
Trong
Lưới Bước
điện 8: Xuất
IEEE-33 kết nút quả như Hình 2,
ẤT CHO VÀO
III. ÁP BÀI
CÔNG
DỤNG TOÁN
THUẬT SUẤT PHÂNTOÁNCHO cácBỔ LƯỚI
IPSO TỐI VÀO ƯUtối
ĐIỆN mở
đa Vvàđược các
làmở thể
thông
làđiện vàhiệnáp số trong
tốicủa thiểulưới Bảngvàđược 1.mở
được Trong
thể hiện đó s3
III.LƯỚI
BÀI
ÁP DỤNG
TOÁN
ĐIỆN
CÔNG
PHÂN
SUẤT
THUẬT
BỔ TỐI
CHO
TOÁN
ƯU CÔNG
LƯỚI
khóa
IPSO SUẤT
ĐIỆN
điện thườngthường
thường
trong
mở
min
Bảng mở
các
các
1.
s20,
và
khóa
Trong
các
khóa s34,
các đó
thông
điện
điện
thông
các khóa
số
thường
thường
số
của
của
điện
mởlưới
lưới
là
thường
là s20,
s20, s
ÚTphương III. thức
CÔNG
ÁP vận
DỤNG
IEEE-33hành
SUẤT
IEEE-33 ở
THUẬT CHO
NÚTmức
NÚT có
LƯỚI
TOÁN tổn thất
ĐIỆN
IPSO đặt là được giới các hạn khóa ràng điệnbuộc thường
về Lướiđiện mở áp là
củacó s20, s34,ápVVm
VÀOLƯỚI
CHO BÀI TOÁN
IEEE-33 ĐIỆN NÚT
PHÂNNÚT
IEEE-33 BỔ s35, TỐI s36, ƯU s37. Lưới mở điện
được là thể
có
s20,
thể
hiện
điệns35,
s35,
s34,
hiện
áptrong
s36,
s36,
s35,
trong
Vmax s37.Bảng
s37.
s36,
Bảng
Lưới
s37.1.
1.
Trong
điện
điện
Lưới
Trong
cóđó
điện điện
điện
đó có áp
cao VÀO
để mônút BÀI TOÁN
phỏng1.1.CHO thử PHÂN
Lưới nghiêm BỔ
điệnIEEE-33 TỐI
cho bàinút
IEEE-33 ƯU
điện IEEE-33
CÔNG
CÔNG
SUẤT
SUẤT CHO
Lưới điện
LƯỚI
LƯỚI =ĐIỆN1 p.u, Vnút
ĐIỆN
lướicác
min= 1 p.uđiện
điện.
trong s35,
khóa
áp Thông
Vmaxs36,
điện
==là 1s37.
=11số củaV
thường
p.u,
điện
p.u,
p.u, Lướilưới
Vmin
áp min==mở=điện
1điện
11p.u làcó
p.u
p.u IEEE-điệns34,
s20,
trong
trong
trong VVáp Vlàlà
maxlà
max điện
điện
max
toánIEEE-331.
phân Lưới
1.
nútbốnhư NÚTđiện
Lưới
tối Lưới
ưu
Lưới IEEE-33
điện
công IEEE-33
2, suất.
điện nút
IEEE-33Để kiểmnút nút như Hình các khóa điện thường mở là s20, s34,
IEEE-33
IEEE-33 NÚT
Hình điện IEEE-33 tối đanút Vminnhư Hình
33
là điện như áp2,2,tối
s35,
điện =s36,
bảng
áp 1tốip.u,
thiểu2đa
s37.
tối
tối Vvà
với Lưới
đa
min =V
đacông 1min
làVmin
được p.u
điện
điện suất
làlàáptrong
có Ptối
điện
điện điệnV
=áp 3715
thiểu
áp áptối
tối
max làVthiểu
và điện
đượcvà
thiểu
max áp
và đượ
đư
tra sự hiệu
vận hành1.ở mức
Lưới Lưới
quả
Lướiphương
điện điện
của
điện
phương tổnIEEE-33
IEEE-33 IEEE-33
thuậtthứcvận toán
nút
vận nút nút
đề
như
hành như
xuất Hình Hình 2, 2, s35,
đặt là s36,
giới s37.
hạn Lưới
ràng điện
buộc vềcó điện
điện áp áp củaV lưới
có thất
thức hành làởởgiới mức
mức cócókW tổn=thất
tổn thất tối =đa V=minlà là điện áp tối thiểu và được
max
đặt hạn ràng và
buộc Q về
1 p.u, Vmin 2300
đặt
điện
đặt 1là
áp kVAr,
p.ugiới
giới của tronghạn
hạn với Vràng
ràng phương
là điệnvề
buộc
buộc vềápđiện
điệnáp ápcc
phương 1.phương
Lưới
thức điện
vận
thức IEEE-33
hành
vận ởhànhmức nút
ở có
mức tổn thất
có tổn cao thất điện.
= 1 Thông
p.u, V số
= 1 của
p.u lưới
trong điện
V
max
IEEE-33
là điện ápnhư
trong giải
Lưới quyết
điện cao vấn
IEEE-33
đểnghiêmđề giảm
mô phỏng nút
phỏng tổn
như thửthất
Hình nghiêm 2, thức cho bài đặt là giới hạn ràng
phỏngđểthử nghiêm cao chođể mô
bài thử nghiêm cho bài =buộc sốvề điện và áp của
min max
mô phỏng thử chonhư lưới
bài điện.
toán Thông
phân tối
sốbảngkết
của đa dây Vvới
2lưới ban
min là đầu
lưới
lưới
điện
công điện
điện.
điện.
IEEE- các
suất áp khóa
Ptối
Thông
Thông điện
thiểu
số
3715 củas20,
và
của
kW được
lưới
lưới Q điện
điện= IEE IEE
của lướiLưới
cao
điện. điện
để mô
Lưới IEEE-33
phỏng
điện nút
mẫuthử nghiêm
IEEE-33 Hình cho 2, bài tối đa V là điện áp tối thiểu và được
ố tối ưu phương
bốcông thức
tối ưusuất. côngtoán
toán vận
Để phân
suất. hành
phân
kiểm Để bố
bố ở
kiểmmức
tốitốiưu tra
33 có
ưucôngsự
nhưtổn
công hiệu thất
suất.
suất.
bảng quả2Để Để
s34,
với kiểm
kiểm
đặts35,
2300công làlướis36,
giới
kVAr,
suấtđiện.
min
s37
hạn
với
33
33 P như =Thông
mở
ràng
phương
như 3715 lưới
buộc
bảng
bảng sốthức của
2điện
2về với
với lưới
có
điện
kết dây điện
tổn
công
công ápban củaIEEE-
suất
suất đầuPP == 371
37
có 33phương
của toán
nút
thuật thức
và phân
toán 37 vận
đề bố
nhánh,hành
xuất tối ưu ở
bao
trong mức
cônggiảigồm có
suất.
quyết tổn
32 Đểthất
vấn kiểm
đề đặt
các là
khóa giớiđiện hạn s20,ràng s34, buộcs35, vềs36,điện s37 áp mở của lưới
cao
quả của thuật toánđể mô phỏng
tra
tra đề sự
sự xuất hiệuthử
hiệu quả của nghiêm
quả của
kW cho
thuật
thuật
và bàitoán
toán đề
đề xuất
thất xuất
điện
lưới 33 năng
điện. như ΔP
Thông
kW bảng =vàsố 2QQcủa
với
233,202 công
== lưới 2300kW, suất
điện lệP =với
tỉ IEEE-
kVAr, 3715phươ
với
cao
giảm để
tổn sự
tra mô phỏng
thấthiệu củaquả lưới thử nghiêm
điện.
của thuậtLướitoán điệnQ
cho bài
đề
= 2300
mẫu xuất điện kVAr,
lưới có
điện. tổn với
kW
thấtphương
Thông
và
điện số năng
của
2300
ΔP =điện
lưới
kVAr,
233,202IEEE- kW, phươn
uyếtnhánh toán
vấn cóđề các
phângiảmkhóa
bố
trong tốiđiện ưu
giải thường
côngquyết đóng
suất. vấn Để với
đềkiểm giảm tổn thất kW và Q6,28% = 2300 kVAr, với phương
IEEE-33
toántrong
phân cótrong
33tổn
bố nút
tối
giải
thất
và 37
ưu
quyết
công nhánh, vấn
thức
suất. bao
Để
đề
kết gồmgiảm
dây
kiểm 32bantổn đầuthất
tỉ33lệcácnhư
tổnban khóa
thấtđầu
bảng thức
thức
ban 2 đầu
điện với
kếtkếts20, dâyvà ban
công
dây
6,28% lưới
ban suất
vàđầu cóPcác
đầu
lưới điện
=có3715
các khóa
khóa
điện áp điệns2
điện s
n. 5Lướinhánh sựdự
trađiện hiệu giải
phòngquả
của quyết
vớiđiện
của
lưới vấn
cácthường
thuật
điện. đề
khóa
toán
Lưới giảm
điện
đề tổn
xuất
mẫu thất
IEEE-33 33 như bảng 2 với công suất P = 3715
nhánh
tra sự
cómẫu
hiệu
của
các IEEE-33
quả
lưới
khóa
của
điện.
thuật
Lưới s34,điện
toán
đóng
s35,
đề
mẫus36,5IEEE-33
với
xuất
áp
s37trung
kW mở thức
trung bìnhQkết
bình
và
lưới V = dây
s34,
điện
s34,
av ==2300
0,90406
có s35,
s35, ban
0,90406 đầu
kVAr,
s36,
tổns36, p.u.
p.u. các
s37
s37 với khóa
mởmởphương điệnđiện
lưới
lưới s20,có
điện có tổt
nhánh
và 37 trong của
nhánh,giảidự lưới
phòng
quyết điện. vớivấn Lưới
các đề điện
khóa
giảm mẫu
điện
tổn IEEE-33
thường kW và Q = 2300 kVAr, với phương
trongcógiải
bao cógồm
có
quyết
3333 nút nút
32 và
vấn
và 37
đề
37thất
giảm
nhánh,điệnthất
nhánh,
tổn
bao gồm
bao
năng
thất
gồm
ΔPthức =3232 s34,
kết dây
233,202 s35,
thất
thất ban
kW, s36,
điện
điện tỉ s37
đầu lệ cácmở
năng
năng khóa
ΔPΔP lưới
==điện điện
233,202 s20,
233,202 có kW, tổn
kW, tỉtỉ
c khóa của điệnlưới 33 nút
điện.
nhánh và
Lưới có 37 điện
các nhánh,
khóa mẫu bao
IEEE-33
điện gồm
thường 32
đóng thức
vớithất kết dây ban đầu các khóa điện s20,
thường
của nhánh
lưới điện.
nhánh
23 đóng
Lưới
có với các
điện
khóa
mẫutổnđiện thấtthường
IEEE-33 ban đầu đóng 6,28% với
s34, và điện
s35, s36,
lướitổncó
tổn năng
s37
thất
thất điện mởΔP đầu
ban
ban =
lưới
đầu 233,202
điện
6,28%
6,28% cóvàkW,
vàtổn tỉ lệ
lưới
lưới cócóđiđ
có 33
phòng với các 55khóa nút có23
và các
24 24
37
nhánh khóa
25
nhánh, điện
37
dự phòng
phòng baothường gồm
với các đóng
32
các với
khóa s34,
điện s35,
tổn s36, s37 mở lưới điện có tổn
có 33 nút và
nhánh
37
điện dự
nhánh, áp trung
bao
với
gồm bình
32
khóa
Vav =điện thất
0,90406 điệnthất p.u.ápban
năng
áp ΔPđầu
trung
trung =bình
bình 6,28%VVavav==và
233,202 lướitỉcóp.u.
kW,
0,90406
0,90406 điện
lệp.u.
nhánh 5 cónhánhcác khóa dự phòng điện 26 thường với các đóng khóa với điện tổn thất thất điện năng ΔP = 233,202
Vav = 0,90406 kW, tỉ lệ
nhánh có các khóa điện thường
áp trung ban đầu bình6,28% và lưới p.u. có điện
26 27 28 29 30 với
27 28 đóng
29 30 31 31 32 32 33 tổn thất 36 ban đầu 6,28% và lưới có điện
5 nhánh dự phòng với các khóa điện
22
áp trung bình Vav = 0,90406 p.u.
5 nhánh dự phòng với 25 các khóa điện 34 áp trung bình Vav = 0,90406 p.u.
2 12
1 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 7 8 8 9 9 10 10 11 11 1213 1314 1415 1516 1617 1718
18 33
Hình 2. Sơ đồ kết nối
19 19 20 20 2121 22 35
trước khi tái cấu hình lưới
Hình 2. Sơ đồ kết nối trước khi tái cấu hình lưới
6 TẠP CHÍ KHOA HỌC
QUẢN LÝ VÀ Bảng
CÔNG1: Thông
NGHỆ số lưới mẫu IEEE-33 nút
STT Từ nút Đến nút R X P (KW) Q (KVAr)
1 1 2 0.0922 0.0470 100 60
- 19 19 20 20 2121 22 35
Hình 2. Sơ đồ kết nối trước khi tái cấu hình lưới
Bảng 1: Thông số lưới mẫu IEEE-33 nút
Bảng 1: Thông số lưới mẫu IEEE-33 nút
STT Từ nút Đến nút R X P (KW) Q (KVAr)
1 1 2 0.0922 0.0470 100 60
2 2 3 0.4930 0.2511 90 40
3 3 4 0.3660 0.1864 120 80
4 4 5 0.3811 0.1941 60 30
5 5 6 0.8190 0.7070 60 20
6 6 7 0.1872 0.6188 200 100
7 7 8 0.7Il4 0.2351 200 100
8 8 9 1.0300 0.7400 60 20
9 9 10 1.0400 0.7400 60 20
10 10 11 0.1966 0.0650 45 30
11 11 12 0.3744 0.1238 60 35
12 12 13 1.4680 1.1550 60 35
13 13 14 0.5416 0.7129 120 80
14 14 15 0.5910 0.5260 60 10
15 15 16 0.7463 0.5450 60 20
16 16 17 1.2890 1.7210 60 20
17 17 18 0.7320 0.5740 90 40
18 2 19 0.1640 0.1565 90 40
19 19 20 1.5042 1.3554 90 40
20 20 21 0.4095 0.4784 90 40
21 21 22 0.7089 0.9373 90 40
22 3 23 0.4512 0.3083 90 50
23 23 24 0.8980 0.7091 420 200
24 24 25 0.8960 0.7011 420 200
25 6 26 0.2030 0.1034 60 25
26 26 27 0.2842 0.1447 60 25
27 27 28 1.0590 0.9337 60 20
28 28 29 0.8042 0.7006 120 70
29 29 30 0.5075 0.2585 200 600
30 30 31 0.9744 0.9630 150 70
31 31 32 0.3105 0.3619 210 100
32 32 33 0.3410 0.5302 60 40
33 21 8 2 2 - -
34 9 14 2 2 - -
35 12 22 2 2 - -
36 18 33 0.5000 0.5000 - -
37 25 29 0.5000 0.5000 - -
2. Kết quả mô phỏng
TẠP CHÍ KHOA HỌC 7
QUẢN LÝ VÀ CÔNG NGHỆ
Kết quả mô phỏng của bài toán tái cấu hình lưới điện phân bố tối ưu với IPSO và
PSO được thể hiện trong Bảng 2.
- 37 25 29 0.5000 0.5000 - -
Kết quả mô phỏng
2. Kết quả mô phỏng
t quả mô phỏng của bài toán tái cấu hình lưới điện phân bố tối ưu với IPSO và
Kết quả mô phỏng của bài toán tái cấu hình lưới điện phân bố tối ưu với IPSO và PSO được
được thểhiện
thể hiện trong
trong BảngBảng
2. 2.
Bảng 2:Bảng
Kết 2:quả
Kết quả tính toán sau khi tái cấu hình lưới
tính toán sau khi tái cấu hình lưới
Thuật toán Khóa mở ΔP (kW) Vmin (p.u)
Ban đầu s20, s34, s35, s36, s37 233.202 0.904
IPSO s7, s9, s14, s32, s37 138.927 0.942
PSO s7, s9, s13, s32, s37 142.460 0.940
i PSO phương thức kết nối được cấu hình lại như Hình 5 với các khóa
Với PSO phương thức kết nối được tại hình lại như Hình 5 với các khóa điện (s7, s9,
u hình
cấulại như
hình Hình
lại như 3 3với
Hình cáckhóa
với các khóađiện (s7, điện (s7,s37).
s14, s32, s9,Tổn
s14,
thất s32, s37).
điện công suấtTổn
trước thất
s9, s14, s32, s37), sau khi tái cấu hình giảm khi tái cấu hình lưới là 233,202 kW và sau khi
(s7, s9, s14,
xuống còn s32, s37),
142.4693 kWsau
giảmkhi táiso với điện
38,9% công
tái cấu hình suất trướccòn
giảm xuống khi138.9275
tái cấukWhình
tổn thất bang đầu. Điện áp thấp ban đầu là giảm 40.42 % so với tổn thất ban đầu. Điện áp
ình giảm xuống
0,90406 còn
p.u tăng lên 142.4693
0.94234 p.u, kW
đồ thị điện lưới
thấp là
ban233,202 kW p.u
đầu là 0,90406 và tăng
saulênkhi tái cấu
0,9404
áp như Hình 4. Sau khi mô phỏng bằng IPSO p.u, đồ thi điện áp được trình diễn như Hình 6.
38,9% so với
phương thức tổn thất
kết nối lướibang đầu.tại cấu
điện được hình giảm xuống còn 138.9275 kW
áp thấp ban đầu là Đồ
Hình 3. 0,90406 p.u
thị điện áp lưới điện giảm
IEEE-3340.42 % và
nút trước sosau
vớikhitổn
tái thất ban đầu.
cấu hình lưới bằng PSO
ên 0.94234 p.u, đồ thị điện áp như Điện áp thấp ban đầu là 0,90406 p.u
4. Sau khi mô phỏng bằng IPSO tăng lên 0,9404 p.u, đồ thi điện áp được
ng thức kết nối lưới điện được tại trình diễn như Hình 6.
Hình 3. Sơ đồ sau khi tái cấu hình lưới bằng PSO
Hình 4. Đồ thịCHÍđiện
8 TẠP KHOA áp
HỌClưới điện IEEE-33 nút trước và sau khi tái cấu hình lưới bằng
QUẢN LÝ VÀ CÔNG NGHỆ
PSO
- Hình 4. Đồ thị điện áp lưới điện IEEE-33 nút trước và sau khi tái cấu hình
PSO
23
23 24 24 25 37
26
22 26 2727 28 28 29 29 30 30 31 31 32 32 33 36
25 34
2 12
1 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 7 8 8 9 9 10 10 11 11 12 13 13 14 14 15 15 16 16 17 17 18
18 33
19 19 20 20 2121 22 35
Hình
Hình 4. Sơ đồ sau5. Sơtáiđồ
khi sau
cấu khilưới
hình táibằng
cấu hình
IPSO lưới bằng IPSO
nh 6. Đồ thì điện áp5.lưới
Hình Đồ thìđiện IEEE-33
điện áp lưới điện nút trước
IEEE-33 và sau
nút trước và khi táitáicấu hình lưới b
sau khi
cấu hình lưới bằng IPSO
IPSO
KẾT LUẬN thuật toán PSO và IPSO chúng ta
TẠP CHÍ KHOA HỌC 9
thấy rằng QUẢN
thuật
LÝ VÀtoán đề xuất IPS
CÔNG NGHỆ
ong bài báo này, tác giả đề xuất
khắc phục được những nhược điểm
toán IPSO để tái cấu hình lưới
- IV. KẾT LUẬN [6] N. Rugthaicharoencheep and S.
Sirisumrannukul, “Feeder Reconfiguration for
Trong bài báo này, tác giả đề xuất thuật Loss Reduction in Distribution System with
toán IPSO để tái cấu hình lưới phân phối Distributed Generators by Tabu Search”, Int.
nhằm phân bố tối ưu công suất với mục đích Journal Vol 3, pp 47 – 54, 2009
giảm tổn thất công suất và nâng cao chất
lượng điện áp trên lưới điện phân phối. Từ kết [7] R. Eberhart and J. Kennedy, “A new
quả của hai thuật toán PSO và IPSO chúng optimizer using particle swarm theory,” in
ta nhận thấy rằng thuật toán đề xuất IPSO MHS’95. Proc. of the Sixth Int. Symposium on
đã khắc phục được những nhược điểm của Micro Machine and Human Science, pp. 39–
thuật toán PSO truyền thống đó là ngăn ngừa 43, 1995
sự hội tụ sớm vào cực trị địa phương của bài
toán và cho kết quả tối ưu hơn. [8] R.Srinivasa Rao, S.V.L.Narasimham,
M.Ramalingaraju “Optimization of Distribution
Network Configuration for Loss Reduction
Using Artificial Bee Colony Algorithm” Int.
Journal of Electrical Power and Energy
TÀI LIỆU THAM KHẢO: Systems Engineering 1;2, 2008.
[9] Ray Daniel Zimmerman “Network
Reconfiguration for loss Reduction In Three
[1] A.Merlin and H. Back, "Search for Phase Power Distribution Systems”, 1992.
a minimal-loss operating spanning tree
configuration in an urban power distribution [10] H. M. Khodr, M. A. Matos, and
system," Proc. 5th Power System Computation J. Pereira “Distribution Optimal Power Flow”,
Conference (PSCC), Cambridge, UK, 1975, February 2004.
pp.1-18. [11] Flávio Vanderson Gomes,
[2] D.Shirmohammadi and H. W. Hong, Sandoval Carneiro, Jr., Jose Luiz R. Pereira,
“Reconfiguration of electric distribution for Marcio Pinho Vinagre, Paulo Augusto
resistive line loss reduction,” IEEE Trans. Nepomuceno Garcia, and Leandro Ramos
Power Del., vol. 4, no. 2, pp. 1492–1498, Apr. de Araujo, “A New Distribution System
1989. Reconfiguration Approach Using Optimum
Power Flow and Sensitivity Analysis for Loss
[3] S.Civanlar, J. J. Grainger,H.Yin, and S. Reduction”, IEEE Trans on Power Delivery,
S. H. Lee, “Distribution feeder reconfiguration Vol. 21, No. 4, 2006.
for loss reduction,” IEEE Trans. Power Del.,
vol. 3, no.3, pp. 1217–1223, Jul. 1988. [12] W.M. Liu, Chin H.C. and Yu G.J.
"An Effective Algorithm for Distribution Feeder
[4] J. H. Holland, “Adaptation in Natural Loss Reduction by Switching Operations",
and Artificial Systems”, First edit. Cambridge, IEEE Trasmission and Distribution Conference
MA: MIT Press, 1975 1999.
[5] Kim, H., N. Ko and K.-H. Jung, [13] W.M. Lin and H.C. Chin, “A New
“Artificial Neural-Network Based Feeder Approach for Distribution Reconfiguration for
Reconfiguration for Loss Reduction in Loss Reduction and service Restoration”,
Distribution Systems”, IEEE Trans on Power IEEE trans. On Power Delivery, Vol. 13, No. 3,
Del., 8-3, pp. 1356-1366, 1993. July 1998.
10 TẠP CHÍ KHOA HỌC
QUẢN LÝ VÀ CÔNG NGHỆ
- [14] Y. K. Wu, C. Y. Lee, L. C. Liu, [18] T. T. Nguyen and A. V. Truong,
and S. H. Tsai, “Study of reconfiguration “Distribution network reconfiguration for
for the distribution system with distributed power loss minimization and voltage profile
generators,” IEEE Trans. Power Deliv., vol. improvement using cuckoo search algorithm,”
25, no. 3, pp. 1678–1685, 2010 Int. J. Electr. Power Energy Syst., vol. 68, pp.
233–242, 2015
[15] Nguyễn Thanh Thuận “Tái cấu
hình lưới phân phối sử dụng các giải thuật tìm [19] J. Olamaei, T. Niknam, and
kiếm tối ưu”, Luận án tiến sỹ kỹ thuật, 2016 G. Gharehpetian, “Application of particle
swarm optimization for distribution feeder
[16] N. Gupta, A. Swarnkar, and K. reconfiguration considering distributed
R. Niazi, “Distribution network reconfiguration generators,” Appl. Math. Comput., vol. 201,
for power quality and reliability improvement no. 1–2, pp. 575–586, 2008
using Genetic Algorithms,” Int. J. Electr. Power
Energy Syst., vol. 54, pp. 664–671, 2014
[17] A. Asrari, S. Lotfifard, and M.
Ansari, “Reconfiguration of Smart Distribution
Systems With Time Varying Loads Using
Parallel Computing,” IEEE Trans. Smart Grid,
pp. 1–11, 2016
TẠP CHÍ KHOA HỌC 11
QUẢN LÝ VÀ CÔNG NGHỆ
nguon tai.lieu . vn
