Ứng dụng thuật toán tối ưu bầy đàn cải tiến nhằm phân bố tối ưu công suất trong lưới điện phân phối

Chia sẻ: ViNeji2711 ViNeji2711 | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:9

Thêm vào BST

Báo xấu

75
lượt xem 7
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết 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.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Ứng dụng thuật toán tối ưu bầy đàn cải tiến nhằm phân bố tối ưu công suất trong lưới điện phân phối

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