Quản lý nghẽn mạch sử dụng giải thuật tối ưu hóa quá trình tìm kiếm thức ăn của lươn điện

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:6

Thêm vào BST

Báo xấu

4
lượt xem 1
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Trong Nghiên cứu này, trình bày một phương pháp tiếp cận mới có tên là thuật toán tối ưu hóa việc tìm kiếm thức ăn của lươn điện (EEFO) để giải quyết bài toán CM bằng phương pháp điều độ lại công suất máy phát với việc đường dây 1 (1 - 2), 2 (2 - 8) và 5 (2 - 9) bị đứt và tất cả các nút điều tăng thêm 50% tải.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Quản lý nghẽn mạch sử dụng giải thuật tối ưu hóa quá trình tìm kiếm thức ăn của lươn điện

KHOA HỌC CÔNG NGHỆ https://jst-haui.vn P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619 QUẢN LÝ NGHẼN MẠCH SỬ DỤNG GIẢI THUẬT TỐI ƯU HÓA QUÁ TRÌNH TÌM KIẾM THỨC ĂN CỦA LƯƠN ĐIỆN CONGESTION MANAGEMENT USING ELECTRIC EEL FORAGING OPTIMIZATION ALGORITHM Dương Văn Tuấn1, Bùi Nguyễn Đức Huy1, Dương Thanh Long1,* DOI: http://doi.org/10.57001/huih5804.2024.244 TÓM TẮT 1. GIỚI THIỆU Mục đích chính của quản lý nghẽn mạch (CM) là để loại bỏ tắc nghẽn trong hệ thống Hiện nay trên thế giới, ngành điện đang dần chuyển dịch từ hướng được điều tiết sang truyền tải sao cho chi phí vận hành là cực tiểu. Thông thường, điều độ lại công suất máy phát thị trường điện cạnh tranh [1]. Trong hệ thống là kỹ thuật được sử dụng rộng rãi để giải quyết bài toán CM. Tuy nhiên, việc tìm kiếm một điện điều tiết, tất cả các cơ sở hạ tầng và giá thuật toán phù hợp để giải bài toán CM là một thách thức đối với nhiều nhà nghiên cứu. Gần điện đều được sở hữu và quy định bởi nhà đây, một thuật toán meta-heuristic lấy cảm hứng từ sinh học mới có tên là thuật toán tối ưu nước. Do đó, các giao dịch phát sinh trong hóa quá trình tìm kiếm thức ăn của lươn điện (EEFO) đã được đề xuất. Thuật toán này đã được mua bán điện đều phải dựa trên mức giá chứng minh tính hiệu quả trong việc giải các bài toán tối ưu hóa thông qua kiểm tra 23 hàm chung quy định. Trong khi đó, thị trường điện toán học. Hiệu quả của thuật toán EEFO trong việc giải quyết bài toán CM đã được kiểm chứng cạnh tranh cho phép các công ty phát điện tư trên hệ thống IEEE-30 nút. Kết quả mô phỏng đã cho thấy, phương pháp EEFO đạt được lời giải nhân tham gia vào thị trường điện để mang lại tối ưu và độ ổn định hơn so với các giải thuật Satin Bowerbird (SBO), thuật toán tối ưu bầy đàn nhiều phúc lợi xã hội. Tuy nhiên, sự tự do cạnh (PSO) và các thuật toán khác. tranh có thể là nguyên nhân chính của các sự Từ khoá: Quản lý nghẽn mạch; thuật toán tối ưu; tái điều độ công suất; thuật toán tối ưu cố phát sinh không mong muốn trong vận hóa việc tìm kiếm thức ăn của lươn điện; hệ thống IEEE - 30 nút. hành hệ thống điện. Một trong những sự cố ABSTRACT đó là, hệ thống điện phải thường xuyên điều động công suất không có trong kế hoạch phát The primary aim of the congestion management (CM) is to remove congestion in the điện, dẫn đến một số đường dây truyền tải đôi transmission system. Normaly, re-dispatching the generator is the regular technique used to deal khi bị vượt quá giới hạn nhiệt cho phép [2]. with the CM problem. However, finding a suitable algorithm for solving the CM problem is a Điều này gây ra nghẽn mạch (CM), làm tăng challenge for many researchers. Recently, a new bio-inspired meta-heuristic algorithm called chi phí truyền tải. Đây là một trong những vấn Electric Eel Foraging Optimization (EEFO) was published. This algorithm is proven to be effective đề thách thức cho các nhà vận hành hệ thống in solving optimization problems by 23 test functions. The effectiveness of the EEFO algorithm in điện (ISO). Để giải quyết vấn đề này, thì việc solving the CM problem has been tested on the IEEE-30 bus system. The simulation results have quản lý nghẽn mạch (CM) là một trong những shown that the EEFO method achieves optimal solutions and is more stable than the Satin mục tiêu được quan tâm nhiều trong các Bowerbird (SBO) algorithm, swarm optimization algorithm (PSO) and other algorithms. nghiên cứu gần đây. Keywords: Congestion Management; optimization algorithm; re-dispatching generator; Một số phương pháp kỹ thuật được áp electric eel foraging optimization algorithm; IEEE - 30 bus system. dụng rộng rãi để giải quyết bài toán CM đó là việc điều độ lại công suất máy phát. Với 1 Khoa Công nghệ Điện, Trường Đại học Công nghiệp TP. HCM phương pháp này, ISO phải trả cho các công * Email: duongthanhlong@iuh.edu.vn ty phát điện (GENCO) một khoảng chi phí Ngày nhận bài: 18/4/2024 phát sinh trong việc điều chỉnh tăng - giảm Ngày nhận bài sửa sau phản biện: 16/5/2024 công suất phát không có trong kế hoạch. Do Ngày chấp nhận đăng: 25/7/2024 đó, cực tiểu chi phí vận hành trong quá trình 98 Tạp chí Khoa học và Công nghệ Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội Tập 60 - Số 7 (7/2024)
P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619 https://jst-haui.vn SCIENCE - TECHNOLOGY điều độ lại công suất phát để loại bỏ nghẽn mạch là mục thức ăn chính của loài lươn điện bao gồm: tương tác, nghỉ tiêu của ISO. Để giải quyết bài toán trên một cách tối ưu, ngơi, săn mồi và di chuyển. Một chỉ số năng lượng được nhiều phương pháp khác nhau đã được nghiên cứu áp đề xuất trong thuật toán này nhằm cân bằng giữa việc tìm dụng. Các phương pháp này được chia ra thành hai cách kiếm cục bộ và tìm kiếm diện rộng. Hơn nữa, thuật toán tiếp cận chính đó là: phương pháp toán học và phương EEFO không đòi hỏi bất cứ thông số đầu vào nào ngoài pháp meta-heuristic. Đối với phương pháp toán học, hai chỉ số cơ bản là số lượng cá thể và số lần lập tối đa. những thuật toán được áp dụng có thể được liệt kê như Việc mô phỏng được thực hiện trên hệ thống IEEE 30 nút sau: phân rã Bender (BD) [3], khoảng cách điện tương đối với hai trường hợp khác nhau. Ngoài ra, kết quả đạt được (RED) [4], fuzzy [5]. Bên cạnh đó, phương pháp meta- của thuật toán EEFO được so sánh với thuật toán tối ưu heuristic được sử dụng để giải quyết bài toán CM có thể hóa Satin Bowerbird (SBO), thuật toán tối ưu hóa bày đàn đề cập đến như: thuật toán kết hợp tiến hóa vi phân và (PSO), và các phương pháp nghiên cứu khác. Các đóng tối ưu hóa bầy đàn (DEPSO) [6], thuật toán tối ưu hóa bầy góp của bài báo có thể tóm tắt như sau: đàn đa mục tiêu (MPSO) [7], thuật toán tối ưu hóa bầy đàn - Áp dụng thành công thuật toán meta-heuristic EEFO (PSO) [8-11], thuật toán tối ưu hóa dựa trên dạy và học để giải quyết bài toán CM. (TLBO) [12], thuật toán đàn ong nhân tạo (ABC) [13], thuật toán tối ưu hóa tìm kiếm thức ăn cho Manta Ray cải tiến - Hệ thống điện IEEE 30 nút được áp dụng để kiểm tra (IMRFO) [14], bản đồ cực hỗn loạn tối ưu hóa bầy đàn tính hiệu quả của thuật toán đề xuất. thích ứng (TECM - PSO) [15]. Nhìn chung, các thuật toán - Kết quả đạt được bởi thuật toán đề xuất EEFO cho tiếp cận trên đều có thể giải quyết bài toán CM. Tuy nhiên, thấy tính hiệu quả so với thuật toán SBO, PSO và các dù được biết đến với việc giải quyết bài toán với thời gian nghiên cứu liên quan. nhanh chóng, nhưng những phương pháp toán học 2. MÔ HÌNH TOÁN thường gặp vấn đề về hội tụ khi giải các bài toán có quy - Hàm mục tiêu mô lớn. Mặt khác, các thuật toán meta-heuristic có thể xử Mục tiêu của quản lý nghẽn mạch là loại bỏ nghẽn lý tốt các bài toán có quy mô lớn nhưng thời gian tính toán và sự ổn định là điểm yếu lớn nhất của các thuật toán mạch sao cho chi phí điều độ công suất là nhỏ nhất, trong này. Do đó, việc tìm kiếm một thuật toán phù hợp để giải khi vẫn phải thỏa mãn các yêu cầu về ràng buộc cân bằng quyết bài toán CM là chủ đề nhận được nhiều sự quan công suất và các ràng buộc không cân bằng. Hàm mục tâm của các nhà nghiên cứu. Trong [16], thuật toán thụ tiêu của quản lý nghẽn mạch được trình bày như phương phấn hoa (FPA) được trình bày để giải quyết bài toán CM trình (1) [17]:  nhưng số lượng thông số đầu vào quá nhiều làm cho Ct   (I P k i  Dk Pi ) (1) thuật toán trên trở nên phức tạp. Thuật toán đom đóm iNg (FFA) được đề xuất trong [17] để giải quyết vấn đề CM bởi Với C là tổng chi phí để điều độ lại công suất tác dụng các hệ thống khác nhau: IEEE 30 nút và IEEE 57 nút. Mặc ($/h), I và D là giá tăng và giá giảm khi tăng và giảm dù tính ổn định và hiệu quả của thuật toán FFA đã được công suất phát được thực hiện bởi các GENCO ($/MWh), trình bày trong nghiên cứu này nhưng nó đòi hỏi nhiều tương ứng; ∆P và ∆P lần lượt là công suất tác dụng thông số điều khiển để đạt được lời giải tự như phương tăng và giảm máy phát (MW), N là số lượng máy phát. pháp FPA. Trong [18, 19] trình bày giải thuật Ant Lion - Các ràng buộc đẳng thức Optimizer (ALO) và thuật toán tìm kiếm sinh vật cộng sinh (SOS) để giải quyết vấn đề CM. Thuật toán đề xuất có tính Các ràng buộc về dòng công suất của bài toán CM có hiệu quả và ổn định trong việc xử lý bài toán nghẽn mạch thể được trình bày như các phương trình (2-5) [17]: CM. Tuy nhiên, thời gian mô phỏng không được trình bày Pk G  PkD   Vj Vk Ykj cos  φk  φ j  δkj  , báo cáo trong nghiên cứu này. Vì vậy, việc đánh giá thuật j (2) toán SOS để giải bài toán CM có thể chưa có tính thuyết j  1,...Nb phục cao. Qk G  QkD   Vj Vk Ykj sin φk  φ j  δkj  , Gần đây, một thuật toán meta-heuristic lấy cảm hứng j (3) từ sinh học mới được đưa ra vào năm 2023 bởi Weiguo j  1,...Nb Zhao và đồng nghiệp với tên là thuật toán tối ưu hóa quá (4) PkG  PkGC  Pi  Pi ,k  1,...Ng trình tìm kiếm thức ăn của lươn điện (EEFO) [20]. Thuật toán EEFO được xây dựng dựa trên bốn tập tính tìm kiếm PjD  PDj , j  1,...Nd C (5) Vol. 60 - No. 7 (July 2024) HaUI Journal of Science and Technology 99
KHOA HỌC CÔNG NGHỆ https://jst-haui.vn P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619 Trong đó: P và Q tương ứng với công suất tác dụng của bài toán; ub và lb lần lượt là giới hạn trên và giới hạn và công suất phản kháng của máy phát điện tại nút k; P dưới của bài toán. và Q tương ứng với công suất tác dụng và phản kháng - Hành vi tương tác lẫn nhau của phụ tải tại nút k; V , V , φ , φ tương ứng với các giá Ở hành vi này, những con lươn điện bơi đan xen với trị điện áp và góc pha tại nút j và k; P và P tương ứng nhau tạo thành một vòng tròn điện rộng lớn để bẫy với công suất phát tác dụng của máy phát điện tại nút k những con cá nhỏ vào trung tâm của vòng tròn đó. Tại và công suất tác dụng tiêu thụ bởi tải tại nút j; N và N đây, mỗi một con lươn điện đều được xem là một ứng tương ứng với số lượng nút và tải; Ykj, kj tương ứng với viên cho giải pháp của bài toán phụ thuộc vào vị trí của tổng dẫn và góc tổng dẫn ma trận giữa nút k và nút j. nó với con mồi. Sự tác động và trao đổi tín hiệu thông tin - Các ràng buộc bất đẳng thức nhận được giữa những cá thể lươn với nhau giúp chúng Các ràng buộc bất đẳng thức thể hiện sự làm việc và chia sẽ thông tin về con mồi với nhau và hành động này giới hạn của đường dây truyền tải, máy biến áp, máy phát có thể được xem như quá trình khai phá diện rộng của điện và được nêu trong các phương trình (6-10) [17]: thuật toán. Ngoài ra, sự tương tác giữa các con lươn được đánh dấu bằng một cú khuấy để biểu thị sự chuyển động Pkmin  Pk  Pkmax , k  Ng (6) ngẫu nhiên theo nhiều hướng khác nhau. Hành vi này có Q min  Q k  Qmax , k  Ng (7) thể được mô tả theo phương trình sau: k k  P  P   P k min k min k  Pk  Pkmax  Pkmax  Pk  (8)  E new  j  i   E ini  C  E ini  E ini ,r1  0,5 fit(E ini )  fit(E ini )   new j i  E  E  C  E  E ini ini ini  ,r  0,5 Vnmin  Vn  Vnmax , n  Nb (9)   j r i 1 (13) 0  Pij  P max ij ,ij  Nl (10)   E new  ini E  C E E i  ini ini j  ,r  0,5 fit(E 2 ini j ini )  fit(E ) i  E new  E ini  C  E ini  E ini  ,r2  0,5 Trong đó, các chỉ số min và max lần lượt là giá trị tối  i r j thiểu và tối đa của các biến liên quan và N là số lượng Trong đó, E là giá trị trung bình của quần thể đầu đường dây. tiên, E là cá thể ngẫu nhiên trong quần thể ngẫu nhiên, 3. PHƯƠNG PHÁP ĐỀ XUẤT r và r là các giá trị ngẫu nhiên trong khoảng từ 0 đến 1, fit là giá trị hàm thích nghi của cá thể tương ứng, C giá trị Gần đây, một thuật toán meta-heuristic mới có tên gọi quyết đinh hướng di chuyển mới của cá thể lươn điện và là thuật toán tối ưu hóa quá trình tìm kiếm thức ăn của giá trị của nó có thể được tim thấy trong [20]. lươn điện (EEFO) được đề xuất bởi Weiguo Zhao và đồng - Hành vi nghỉ ngơi nghiệp năm 2023 [20]. Thuật toán này lấy cảm hứng từ Trước khi nghỉ ngơi, thì lươn điện thường xác định cho quá trình tìm kiếm thức ăn của loài lươn điện. Dựa vào mình một khu vực nghỉ ngơi phù hợp. Để nâng cao hiệu bốn hành vi săn mồi khác nhau bao gồm tương tác, nghỉ quả của việc tìm kiếm, khu vực nghỉ ngơi là nơi mà tại đó ngơi, săn mồi và di chuyển, tác giả đã xây dựng thành các bất kỳ một cá thể lươn nào cũng có thể dễ dàng tìm thấy. chiến lượt khai phá và khai thác độc lập khác nhau cho Để xác nhận được chính xác vị trí khu vực nghỉ ngơi thì cả thuật toán. Tương tự như những thuật toán meta- không gian tìm kiếm và vị trí của lươn điện được chuyển heuristic khác, thuật toán EEFO bắt đầu với việc khởi tạo đổi thành giá trị trong khoảng 0 và 1. Và những vùng này quần thể ban đầu. Quá trình này được mô tả theo phương được trình bày bởi các công thức như sau: trình sau: E new  R i  r n  (R i  round(rand)  E iini ) (14)  E in i  i   Ri  Z  α  Z  x prey (15) P o p in i     E in i   N  α  α 0  sin(2πr2 ) (16) (11)  x 11  x 1j  Trong đó, α là là tỉ lệ của khu vực nghỉ ngơi, r là giá trị        ,i  1 ...N ; j  1, ...D ngẫu nhiên trong khoảng [0,1], x là vị trí của con mồi,  x i1  x ij    r là giá trị 0 hoặc 1, giá trị Z và α có thể được tìm thấy Eini  rand  (ub  lb)  lb trong [20]. i (12) - Hành vi săn mồi Tại đó, E là cá thể lươn điện thứ i trong quần thể ban Loài lươn điện không săn mồi dựa trên lợi thế của bầy đầu; N là số lượng cá thể tối đa trong quần thể; D là độ dài đàn mà thay vào đó chúng sẽ hợp tác cùng nhau để bao 100 Tạp chí Khoa học và Công nghệ Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội Tập 60 - Số 7 (7/2024)
P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619 https://jst-haui.vn SCIENCE - TECHNOLOGY vây con mồi và sau đó là thu nhỏ khoảng cách lại. Những Sol = Sol + r × Sol − Sol , i = 1 … N (23) con lươn điện làm việc nhịp nhàn cùng nhau để bao vây Trong đó: Soli là giải pháp thứ i; r1 giá trị ngẫu nhiên lùa con mồi đến vùng nước cạn hơn để dễ dàng săn bắt. (0,1); Solimax và Solimin là giá trị giới hạn trên và giới hạn Khi bao vây con mồi lươn điện sẽ tạo ra một vòng tròn dưới của biến điều khiển thứ i, Pimax và Pimin là giá trị cực điện từ và được gọi là khu vực săn mồi. Khu vực này có thể đại và cực tiểu của máy phát thứ i; được trình bày như bên được mô tả như sau: dưới: Enew  Hprey ,i  η  (Hprey ,i  round(rand)  E iini ) (17) Sol = [P , ,P , ,..,P , ] ini (24) Hprey ,i  xprey   E  xprey (18) Sol = [P , ,P , ,..,P , ] Bước 3: Tính giá trị hàm mục tiêu (hàm thích nghi) cho β  β 0  sin(2πr3 ) (19) riêng từng cá thể trong quần thể ban đầu sử dụng công Tại đó, β là là tỉ lệ của khu vực săn mồi, r là giá trị ngẫu thức (25): nhiên trong khoảng [0,1], giá trị H , β và η có thể được Nl tìm thấy trong [20]. fit  Ct  PF1  (Pij  Pijmax )2 i 1 - Hành vi di chuyển Ng (25) Nb Khi tìm thấy con mồi lươn điện có xu hướng sẽ di 2  PF2  ( Vj )  PF3  ( PGk ) 2 chuyển từ vị trí nghỉ ngơi bản thân đến vị trí con mồi. j 1 k 1 Hành động này có thể được xác nhận như sau:   V jm in  V j  , V j  V jm in  E new ini  r4  R i  r5  Hprey  L  (Hprey  E ) (20) Vj  m ax m in (26) i  ( V j  V j ), V j  V j  Tại đó, r , r là các giá trị ngẫu nhiên trong khoảng từ 0 tới 1, L là hàm bay Levy và giá trị của hàm trên có thể  P m in  Pk  ,Pk  Pkm in   Pk  k (27) được tính toán dựa theo [21]. m ax  (Pk  Pk ),Pk  Pk  m in - Sự chuyển dịch từ khai phá sang khai thác Trong đó, PF , PF , PF lần lượt là các giá trị phạt và Trong thuật toán EEFO, các hành vi tìm kiếm của lươn được cài đặt ở giá trị 104 trong quá trình mô phỏng. điện đều phụ thuộc vào hệ số năng lượng. Hệ số này có Bước 4: Cập nhật giá trị x của lươn điện có giá trị chức năng chính là chuyển dịch từ chiến lượt khai phá nhỏ nhất tương ứng với giá trị hàm thích nghi nhỏ nhất sang chiến lượt khai thác của thuật toán, được trình bày ban đầu fit(Eiini). như sau: Bước 5: Cập nhật hệ số năng lượng energy với thành  t  1 En eg ry  4  sin  1    ln (21) vi tìm kiếm mồi theo công thức (21).  T r6 Bước 6: Nếu hệ số energy lớn hơn 1 thì thực hiện tính Trong đó, t và T là số lần lặp hiện tại và tối đa của thuật toán dựa trên hành vi tương tác lẫn nhau của lươn điện toán, r6 là giá trị ngẫu nhiên trong khoảng từ 0 đến 1. dựa trên công thức (13) với giá trị Solnew tương ứng tìm - Áp dụng thuật toán EEFO để giải bài toán quản lý được giá trị của hàm thích nghi theo công thức (25) là nghẽn mạch fit(Solinew). Việc áp dụng thuật toán đề xuất EEFO để giải bài toán Bước 7: Nếu chỉ số năng lượng nhỏ hơn hoặc bằng 1 CM được thực hiện theo các bước như sau: đồng thời: Bước 1: Đọc dữ liệu của hệ thống điện và thiết lập các  Giá trị ngẫu nhiên rand lớn hơn 1/3 thì tính toán dựa thông số ban đầu như: số lần lập tối đa (T), số lượng cá trên hành vi nghỉ ngơi sử dụng công thức (14) với giá trị thể (N), lb, ub, D. Solnew tương ứng tìm được giá trị của hàm thích nghi theo Bước 2: Khởi tạo quần thể ban đầu: Mỗi giải pháp (Sol) công thức (25) là fit(Solinew). tương ứng được xem là một cá thể lương điện ban đầu và  Giá trị ngẫu nhiên rand lớn hơn 2/3 thì tính toán dựa quần thể N được khởi tạo dựa theo công thức (11) và (12). trên hành vi săn mồi sử dụng công thức (17) với giá trị Sol = [P , … , P ] , i = 1 … N (22) Solnew tương ứng tìm được giá trị của hàm thích nghi theo Ban đầu, cài đặt giá trị quần thể ban đầu dựa trên giới công thức (25) là fit(Solinew). hạn trên và giới hạn dưới của hành vi săn mồi theo công  Trường hợp còn lại thì tính toán dựa trên hành vi di thức sau: chuyển sử dụng công thức (20) với giá trị Solnew tương Vol. 60 - No. 7 (July 2024) HaUI Journal of Science and Technology 101
KHOA HỌC CÔNG NGHỆ https://jst-haui.vn P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619 ứng tìm được giá trị của hàm thích nghi theo công thức ưu mà thuật toán EEFO (5292,04 $/h) tìm được ít hơn so (25) là fit(Solinew). với các thuật toán FPA (5320,8 $/h) [16], FFA (5304,40 $/h) Bước 8: Vị trí của các cá thể lươn điện Soliini sẽ được cập [17], ALO (5296,75 $/h)[18], SOS (5303 $/h) [19]. Ngoài ra, nhật lại các vị trí theo công thức bên dưới: giá trị trên còn nhỏ hơn so với các thuật toán được so sánh là SBO (5393,36 $/h) và PSO (5294,13 $/h). Các giá trị  Eini ,fit(Eini )  fit(Enew )  i Eini   new i i ini i new (28) này còn có thể được quan sát ở hình 2a. Hơn nữa, độ ổn Ei ,fit(Ei )  fit(Ei )  định của thuật toán EEFO còn cao hơn so với thuật toán Bước 9: Kiểm tra điều kiện dừng. Nếu số lần lặp bằng PSO và SBO như được trình bày trong hình 2. với số lần lặp tối đa (t = T) thì kết thúc vòng lặp và in ra giá Bảng 1. So sánh hiệu quả của thuật toán EEFO với các thuật toán khác trị tốt nhất. Ngược lại, quay trở về bước 4. Thuật toán tối ưu 4. KẾT QUẢ Biến FPA[16] FFA[17] ALO[18] SOS[19] SBO PSO EEFO Ở phần này, hiệu quả của thuật toán tối ưu hóa quá ∆PG1 trình tìm kiếm thức ăn của lươn điện (EEFO) trong việc giải -8,59 -8,58 -8,59 -8,59 -8,76 -8,75 -8,76 (MW) quyết bài toán CM bằng cách điều độ lại công suất máy ∆PG2 phát đã được trình bày. Hiệu quả của thuật toán được +74,02 +75,99 +76,4 +76,46 +68,03 +75,4 +76,3 (MW) chứng minh thông qua việc so sánh kết quả đạt được với ∆PG3 thuật toán thuật toán ưu hóa Satin Bowerbird (SBO), thuật 0 +0,06 +0,06 0 +11,17 +0,001 +0,04 (MW) toán tối ưu hóa bầy đàn (PSO) và các phương pháp khác. ∆PG4 Các giá trị cài đặt ban đầu gồm số lần lặp và số lượng cá thể -/+3,52 +42,99 +42,84 +41,08 +32,39 +45,65 +52,2 (MW) lần lượt là 500 và 50 được sử dụng cho tất cả các thuật toán. Riêng các thông số điều khiển khác của thuật toán SBO ∆PG5 +43,86 +23,83 +24,57 +30,23 +22,5 +20,97 +21,36 được đặt theo tài liệu [1]. Mô phỏng được tiến hành trên (MW) phần mềm matlab và phân bố công suất được xác định sử ∆PG6 +27,89 +16,51 +15,53 +11,62 +23,84 +16,78 +8,89 dụng phần mềm MATPOWER [22]. Trong nghiên cứu này, (MW) hệ thống điện chuẩn IEEE 30 nút được sử dụng để kiểm tra Tổng tính hiệu quả của phương pháp cho bài toán CM. chi phí 5320,8 5304,40 5296,75 5303 5393,36 5294,13 5292,04 Hệ thống IEEE 30 nút bao gồm 6 máy phát điện, 24 nút ($/h) tải và 41 đường dây truyền tải. Trong đó, 6 máy phát điện được đặt từ nút 1 đến nút 6, với tổng công suất phát là 283,4 MW và 126,25 MVAR. Thông tin chi tiết hơn về hệ thống được IEEE 30 nút có thể được tìm thấy trong [12]. Giá thầu trong việc tăng, giảm công suất của các GENCO được liệt kê trong [1]. Để giả lập sự cố, đường dây 1 - 7 được xem xét bị đứt, đồng thời công suất tải tại tất cả các nút tăng lên 50% trong nghiên cứu này. a) Đường cong hội tụ Hình 1. Dòng công suất tại các nhánh của mạch IEEE 30 nút khi xảy ra sự cố Quan sát hình 1, các đường dây 1 (1 - 2), 2 (2 - 8) và 5 (2 - 9) bị quá tải do sự cố nếu trên. Việc so sánh tính hiệu quả của thuật toán được đề xuất EEFO với các thuật toán b) Giá trị thu được sau 30 lần chạy khác được trình bày trong bảng 1. Từ bảng này, giá trị tối Hình 2. So sánh hiệu quả của thuật toán đề xuất với thuật toán khác 102 Tạp chí Khoa học và Công nghệ Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội Tập 60 - Số 7 (7/2024)
P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619 https://jst-haui.vn SCIENCE - TECHNOLOGY 5. KẾT LUẬN [10]. S. Balaraman, N. Kamaraj, “Transmission Congestion Management Trong Nghiên cứu này, trình bày một phương pháp Using Particle Swarm Optimization,” Journal of Electrical Systems, 7, 54-70, tiếp cận mới có tên là thuật toán tối ưu hóa việc tìm kiếm 2011. thức ăn của lươn điện (EEFO) để giải quyết bài toán CM [11]. M. Sarwar, A. S. Siddiqui, “An efficient particle swarm optimizer for bằng phương pháp điều độ lại công suất máy phát với congestion management in deregulated electricity market,” Journal of việc đường dây 1 (1 - 2), 2 (2 - 8) và 5 (2 - 9) bị đứt và tất Electrical Systems and Information Technology, 2(3), 269-282, 2015. cả các nút điều tăng thêm 50% tải. Các kết quả mà thuật [12]. S. Verma, S. Saha, V. Mukherjee, “Optimal rescheduling of real toán EEFO đưa ra để giải quyết bài toán nghẽn mạch CM power generation for congestion management using teaching-learning- đạt giá trị nhỏ hơn so với các thuật toán FPA, FFA, ALO, based optimization algorithm,” Journal of Electrical Systems and Information SOS, SBO và PSO. Hơn nữa, độ ổn định, và thời gian hội Technology, 5(3), 889-907, 2018. tụ của thuật toán EEFO được đề xuất cao hơn so với các [13]. S. Deb, A. K. Goswami, “Congestion management by generator phương pháp so sánh sau 30 lần thử nghiệm. Do đó, rescheduling using Artificial Bee Colony optimization Technique,” In 2012 EEFO là một trong những thuật toán hiệu quả và đáng Annual IEEE India Conference (INDICON), IEEE, 909-914, 2012. tin cậy để giải quyết bài toán nghẽn mạch CM trên hệ [14]. K. Paul, P. Sinha, Y. Bouteraa, P. Skruch, S. Mobayen, “A Novel Improved thống điện. Manta Ray Foraging Optimization Approach for Mitigating Power System Congestion in Transmission Network,” IEEE Access, 11, 10288-10307, 2023. [15]. Batra, S. Ghosh, “A Novel Approach of Congestion Management in TÀI LIỆU THAM KHẢO Deregulated Power System Using an Advanced and Intelligently Trained Twin [1]. J. R. Chintam, M. Daniel, “Real-power rescheduling of generators for Extremity Chaotic Map Adaptive Particle Swarm Optimization Algorithm,” congestion management using a novel satin bowerbird optimization Arab J Sci Eng, 44(8), 6861-6886, 2019. algorithm,” Energies, 11(1), 2018. [16]. S. Verma, V. Mukherjee, “A novel flower pollination algorithm for [2]. Zainuddin, N. Mohd, et al., “Review of thermal stress and condition congestion management in electricity market,” In 2016 3rd International monitoring technologies for overhead transmission lines: Issues and Conference on Recent Advances in Information Technology (RAIT), IEEE, 203- challenges,” IEEE Access, 8 (2020): 120053-120081, 2020. 208, 2016. [3]. H.Y. Yamina, S.M. Shahidehpour, “Congestion management [17]. S. Verma, V. Mukherjee, “Firefly algorithm for congestion coordination in the deregulated power market,” Electric Power Systems management in deregulated environment,” Engineering Science and Research, 65, 119-127, 2003. Technology, an International Journal, 19(3), 1254-1265, 2016. [4]. G. Yesuratnam, D. Thukaram, “Congestion management in open [18]. S. Verma, V. Mukherjee, “Optimal real power rescheduling of access based on relative electrical distances using voltage stability criteria,” generators for congestion management using a novel ant lion optimiser,” IET Electric Power Systems Research, 77, 12, 1608-1618, 2007. Generation, Transmission and Distribution, 10(10), 2548-2561, 2016. [5]. N. P. Padhy, “Congestion Management Under Deregulated Fuzzy [19]. S. Verma, S. Saha, V. Mukherjee, “A novel symbiotic organisms Environment,” In Proceedings of IEEE International Conference on Electric Utility search algorithm for congestion management in deregulated environment,” Deregulation, Restructuring and Power Technologies, Hong Kong, China, 2004. Journal of Experimental and Theoretical Artificial Intelligence, 29(1), 59-79, [6]. K. Pandiarajan, C. K. Babulal, “Transmission Line Management Using 2017. Hybrid Differential Evolution with Particle Swarm Optimization,” Journal of [20]. Zhao, Weiguo, et al., “Electric eel foraging optimization: A new bio- Electrical Systems, 10, 1, 2014. inspired optimizer for engineering applications,” Expert Systems with [7]. J. Hazra, A. sinha, “Congestion management using multiobjective Applications, 238, 122200, 2024. particle swarm optimization,” In 2008 IEEE Power and Energy Society General [21]. Viswanathan, Gandhimohan M., et al., “Lévy flight search patterns Meeting - Conversion and Delivery of Electrical Energy in the 21st Century, of wandering albatrosses,” Nature, 381, 413-415, 1996. IEEE, 2008. [22]. R. D. Zimmerman, C. E. M. Sanchez., MATPOWER (Version 8.0b1), [8]. S. Dutta, S. P. Singh, “Optimal rescheduling of generators for [Software], 2022. Available: https://matpower.org congestion management based on particle swarm optimization,” IEEE Transactions on Power Systems, 23 (4),1560-1569, 2008. AUTHORS INFORMATION [9]. P. Boonyaritdachochai, C. Boonchuay, W. Ongsakul, “Optimal congestion management in an electricity market using particle swarm Duong Van Tuan, Bui Nguyen Duc Huy, Duong Thanh Long optimization with time-varying acceleration coefficients,” Computers & Faculty of Electrical Engineering Technology, Industrial University of Mathematics with Applications, 60 (4), 1068-1077, 2010. Ho Chi Minh City, Vietnam Vol. 60 - No. 7 (July 2024) HaUI Journal of Science and Technology 103