Tìm hiểu bài toán về tái cấu trúc lưới điện phân phối và các hàm mục tiêu

Trong khi đó, biện pháp tái cấu trúc l ới thông qua việc chuyển tải bằng cách đóng/m các cặp khoá điện có sẵn trên l ới cũng có thể giảm tổn thất điện năng đáng kể khi đạt đ ợc cân bằng

Hệ thống điện phân phối đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp điện đến

hộ tiêu thụ Vì lý do kỹ thuật, nó luôn đ ợc vận hành theo kiểu hình tia, mặc dù

đ ợc thiết kế theo kiểu mạch vòng để tăng độ tin cậy trong quá trình cung cấp điện Theo thống kê của Điện lực Việt Nam thì tổng tổn thất điện năng khoảng từ 10-15% sản l ợng điện sản xuất, trong đó l ới điện phân phối chiếm 5-7% Do đó nghiên cứu các biện pháp giảm tổn thất điện năng trên l ới phân phối là một nhu cầu bức xúc, hứa hẹn mang lại nhiều lợi ích kinh tế

Về mặt lý thuyết, có nhiều biện pháp để giảm tổn thất điện năng trên l ới điện phân phối nh : nâng cao điện áp vận hành l ới điện phân phối, tăng tiết diện dây dẫn, hoặc giảm truyền tải công suất phản kháng trên l ới điện bằng cách lắp đặt tụ

bù Tuy các biện pháp này đều mang tính khả thi về kỹ thuật nh ng lại tốn các chi phí đầu t và lắp đặt thiết bị Trong khi đó, biện pháp tái cấu trúc l ới thông qua việc chuyển tải bằng cách đóng/m các cặp khoá điện có sẵn trên l ới cũng có thể giảm tổn thất điện năng đáng kể khi đạt đ ợc cân bằng công suất giữa các tuyến dây

mà không cần nhiều chi phí để cải tạo l ới điện Không chỉ dừng lại mục tiêu giảm tổn thất điện năng, tái cấu trúc l ới điện phân phối còn có thể nâng cao khả năng tải của l ới điện, giảm sụt áp cuối l ới và giảm thiểu số l ợng hộ tiêu thụ bị mất điện khi có sự cố hay khi cần sửa chữa đ ng dây

Trong quá trình vận hành, thực tế việc tái cấu trúc l ới nhằm giảm tổn thất năng l ợng trong điều kiện phải thoả mưn các ràng buộc kỹ thuật với hàng trăm khoá điện trên hệ thống điện phân phối là điều vô cùng khó khăn đối với các điều

độ viên Do đó luôn cần một ph ơng pháp phân tích phù hợp với l ới điện phân phối thực tế và một giải thuật đủ mạnh để tái cấu trúc l ới trong điều kiện thoả mưn các mục tiêu điều khiển của các điều độ viên

Trang 2

1.2.ăMụcătiêuăvƠănhi măvụăcủaălu năvĕnă

Mục tiêu nghiên cứu là tìm ra giải thuật tái cấu trúc l ới điện phân phối theo hình tia nhằm giảm tổn thất công suất nâng cao chất l ợng điện áp, nhằm giúp tăng lợi ích kinh tế cho doanh nghiệp bao gồm doanh nghiệp bán điện (EVN), các doanh nghiệp sản xuất, dịch vụ, th ơng mại và nhân dân trên các tuyến đ ng dây đang cung cấp

Từ mục tiêu nghiên cứu nh trên, nên nhiệm vụ của luận văn bao gồm các vấn

4 Xây dựng hàm mục tiêu đạt mục đích đặt ra

5 Kiểm chứng trên l ới điện mẫu nhằm đánh giá tính đúng đắn của ý t ng đề xuất

6 Lập trình trên máy tính và chạy kiểm tra ph ơng pháp đề nghị

7 Đánh giá lại ph ơng pháp thực hiện và khả năng áp dụng ph ơng pháp đề nghị vào thực tế Đồng th i đề xuất h ớng nghiên cứu phát triển đề tài

1.3.ăPh măviănghiênăcứuă

Nghiên cứu xoay quanh bài toán tái cấu trúc l ới trên l ới điện phân phối có cấu trúc mạch vòng nh ng vận hành hình tia Bài toán tái cấu trúc đ ợc nghiên cứu trong luận án này là: Bài toán tái cấu trúc l ới để giảm tổn thất công suất

1.4.ăPh ngăphápănghiênăcứuă

đây chúng ta sử dụng các ph ơng pháp sau:

1 Ph ơng pháp phân tích, tổng hợp tài liệu có liên quan đến vấn đề tái cấu trúc

l ới điện

2 Cơ s lý thuyết liên quan đến đề tài nghiên cứu

Trang 3

3 Thành tựu lý thuyết đư đạt đ ợc có liên quan đến đề tài nghiên cứu

4 Kết quả nghiên cứu của đồng nghiệp đư công bố trên các ấn phẩm và có liên quan đến đề tài nghiên cứu

5 Các số liệu thống kê liên quan đến đề tài nghiên cứu

6 Dựa trên các thuật toán tối u để tái cấu trúc l ới điện nhằm giảm tổn thất công suất

1.5.ăĐi măm iăcủaălu năvĕnă

Đề xuất một giải thuật mới tái cấu trúc l ới giảm tổn thất công suất tác dụng dựa theo giải thuật tối u bầy đàn (Particle swarm optimization - PSO) Sử dụng giải thuật đề nghị vào bài toán tìm trạng thái khóa điện tối u của l ới điện nhằm làm giảm tổn thất công suất tác dụng u điểm của giải thuật là đơn giản, tìm đ ợc

l i giải một cách nhanh chóng, thỏa các điều kiện ràng buộc, kết quả có thể chấp nhận đ ợc, phù hợp với l ới điện không phức tạp, ít vòng kín, có tính khả thi cao khi áp dụng cho l ới điện phân phối của Việt Nam

1.6.ăGiáătr ăthựcăti n

Khi đề xuất giải thuật dựa trên giải thuật tối u bầy đàn PSO để tái cấu trúc lại

l ới điện phân phối Việt Nam nhằm giảm tổn thất công suất thì:

1 Góp phần nâng cao chất l ợng điện, khả năng truyền tải và khả nâng vận hành l ới điện của Việt Nam ngày càng tốt hơn

2 Giúp giảm chi phí về vận hành, sửa chữa, cũng nh giúp giảm tổn hao về năng l ợng

3 Góp phần vào các nghiên cứu liên quan đến các bài toán tái cấu trúc l ới điện phân phối

4 Làm tài liệu tham khảo cho công tác nghiên cứu và vận hành l ới điện phân phối

Trang 4

1.7.ăB ăcụcălu năvĕnă

Luận văn đ ợc thực hiện bao gồm các ch ơng sau:

Ch ơng 1: Giới thiệu

Ch ơng 2: Tổng quan về các ph ơng pháp tái cấu trúc l ới điện phân phối

Ch ơng 3: Giải thuật đề nghị

Ch ơng 4: Kết luận và h ớng phát triển đề tài

Phụ lục và tài liệu tham khảo

Trang 5

2.1.ăĐặcăđi măcủaăl iăphơnăph iă

L ới điện phân phối (LĐPP) là l ới điện chuyển tải điện năng trực tiếp từcác trạm biến thế trung gian ( th ng là các trạm: 110/22 kV, 110/35/22 kV, 35/22 kV) đến khách hàng Đ ng dây truyền tải th ng đ ợc vận hành mạch vòng hay mạch tia, còn các đ ng dây phân phối luôn đ ợc vận hành h trong mọi tr ng hợp

Nh cấu trúc vận hành h mà hệ thống relay bảo vệ chỉ cần sử dụng loại relay quá dòng Để tái cung cấp điện cho khách hàng sau sự cố, hầu hết các tuyến dây đều có các mạch vòng liên kết với các đ ng dây kế cận đ ợc cấp điện từ một trạm biến áp trung gian khác hay từ chính trạm biến áp có đ ng dây bị sự cố Việc khôi phục

l ới đ ợc thực hiện thông qua các thao tác đóng/cắt các cặp khoá điện nằm trên các mạch vòng, do đó trên l ới phân phối có rất nhiều khoá điện

Một đ ng dây phân phối luôn có nhiều loại phụ tải khác nhau (ánh sáng sinh hoạt, th ơng mại dịch vụ, công nghiệp …) và các phụ tải này đ ợc phân bố không đồng đều giữa các đ ng dây Mỗi loại tải lại có th i điểm đỉnh tải khác nhau và luôn thay đổi trong ngày, trong tuần và trong từng mùa Vì vậy, trên các đ ng dây, đồ thị phụ tải không bằng phẳng và luôn có sự chênh lệch công suất tiêu thụ Điều này gây ra quá tải đ ng dây và làm tăng tổn thất trên l ới điện phân phối

Để chống quá tải đ ng dây và giảm tổn thất, các điều độ viên sẽ thay đổi cấu trúc l ới điện vận hành bằng các thao tác đóng/cắt các cặp khoá điện hiện có trên

l ới Vì vậy, trong quá trình thiết kế, các loại khoá điện (Recloser, LBS, DS…) sẽ

đ ợc lắp đặt tại các vị trí có lợi nhất để khi thao tác đóng/cắt các khoá này vừa có thể giảm chi phí vận hành và vừa giảm tổn thất năng l ợng Hay nói cách khác, hàm mục tiêu trong quá trình vận hành l ới điện phân phối là cực tiểu chi phí vận hành bao gồm cả chi phí chuyển tải và tổn thất năng l ợng

Trang 6

Bên cạnh đó, trong quá trình phát triển, phụ tải liên tục thay đổi, vì vậy xuất hiện nhiều mục tiêu vận hành l ới điện phân phối để phù hợp với tình hình cụ thể Tuy nhiên, các điều kiện vận hành l ới phân phối luôn phải thoả mưn các điều kiện:

- Cấu trúc vận hành h

- Tất cả các phụ tải đều đ ợc cung cấp điện, sụt áp trong phạm vi cho phép

- Các hệ thống bảo vệ relay phải thay đổi phù hợp

- Đ ng dây, máy biến áp và các thiết bị khác không bị quá tảiă

2.1.1 nhăh ởngăđ năcácăch ătiêuăkinhăt -kỹăthu tăcủaăh ăth ngăđi n.ă

- Do là cầu nối trực tiếp giữa nguồn và khách hàng, do đó nó ảnh h ng trực tiếp đến chất l ợng điện năng cung cấp cho các hộ tiêu thụ

- Tổn thất điện năng chiếm tỉ lệ lớn trong tổng tổn thất của hệ thống bao gồm: tổn thất l ới truyền tải, phân phối, hạ áp

Hình 2.1: Tổn thất điện năng của EVN

- Vốn đầu t cho mạng phân phối cũng chiếm tỷ trọng lớn: nếu chia theo tỷ lệ vốn đầu t theo thống kê cho thấy nếu đầu t cho mạng cao áp là 1, thì mạng trung áp từ 1,5 đến 2 lần, hạ áp từ 2 đến 2,5 lần

- Xác suất ngừng cung cấp điện do sự cố, sửa chữa bảo d ỡng theo kế hoạch cải tạo, lắp đặt trạm mới trên l ới điện trung áp cũng nhiều hơn so với l ới truyền tải

Trang 7

- Là khu vực khó xác định ph ơng án vận hành hơn so với l ới truyền tải, và là nơi chịu tác động nhiều nhất từ các điều kiện môi tr ng, thiết bị, nguồn dự phòng,.v.v

2.1.2.ăC uătrúcăl iăđi nă

Cấu trúc LĐPP đa dạng, phức tạp Số l ợng nút, nhánh rất nhiều do đó việc tính toán các chỉ tiêu kinh tế-kỹ thuật gặp rất nhiều khó khăn, mặc dù trên thực tế đư

có khá nhiều phần mềm áp dụng để quản lý kể cả trong khâu kỹ thuật cũng nh khâu kinh doanh L ới điện phát triển nhanh, trải rộng; các hộ phụ tải đa dạng, đan xen

Chế độ vận hành bình th ng l ới điện phân phối là vận hành h Các sơ đồ

l ới điện th ng gặp là: hình tia, hình tia có nguồn dự phòng (l ới điện kín vận hành h ) Các sơ đồ trên có những u điểm nh : vận hành đơn giản; trình tự phục hồi lại kết cấu sau sự cố dễ dàng hơn; ít gặp khó khăn trong việc lập kế hoạch cắt điện cục bộ

Một số sơ đồ cung cấp điện th ng đ ợc sử dụng trong thực tế Việt Nam là:

Hình 2.2a: Sơ đồ l ới điện hình tia

Trang 8

Hình 2.2b: Sơ đồ l ới điện kín vận hành h

2.2.ăThựcătr ngăcủaăl iăphơnăph iăcủaăVi tăNam.ă

LĐPP của Việt Nam tồn tại 3 cấp điện áp (35, 22, 15)kV, trong đó l ới 35kV

có khối l ợng rất nhỏ mà chủ yếu là l ới (15, 22)kV

Đối với miền Nam trong th i gian vừa qua l ới 22kV các tỉnh phát triển mạnh

mẽ, nếu không tính hai khu vực TP.Hồ Chí Minh và tỉnh Đồng Nai, l ới 22kV khu vực Tổng công ty điện lực Miền Nam quản lý chiếm 87,9% (theo dung l ợng

TBA), 81,9% (theo khối l ợng đ ng dây) Mặt khác khu vực này l ới 15kV hầu hết đ ợc thiết kế theo tiêu chuẩn 22kV, do vậy khu vực này việc chuyển đổi l ới 15->22kV cơ bản là rất thuận lợi Trong một vài năm tới l ới 15kV cơ bản chuyển thành l ới 22kV

Trang 9

Hình 2.3: Biểu đồ tỷ trọng các cấp điện áp LĐPP khu vực miền Nam Trong những năm gần đây, Tổng Công ty điện lực Miền Nam đư đẩy mạnh phát triển LĐPP, bình quân trong giai đoạn 5 năm từ 2007 đến 2011 phát triển trung bình hơn 1.500 km đ ng dây phân phối và hơn 2.000 MVA dung l ợng trạm biến áp

ĐZ phân phối (km) 44.620 45.852 47.255 53.190 54.694 Dung l ợng trạm (MVA) 8.710 10.067 11.498 15.668 17.697

ă

Bảng 2.1 Khối l ợng LĐPP và tổng dung l ợng trạm của EVN SPC

ă

2.3.ăCácăbƠiătoánătáiăc uătrúcăl iăđi năởăgocăđ ăv năhƠnhă

Các bài toán vận hành LĐPP chủ yếu tập trung vào giải quyết các vấn đề sau: giảm tổn thất công suất của l ới điện, cải thiện th i gian tái lập, cải thiện các hệ số tin cậy của hệ thống, cải thiện khả năng tải của l ới điện, cải thiện tình trạng không cân bằng tải, tối thiểu công suất tổn thất, giảm thiểu tổn thất của hệ thống l ới điện không cân bằng, v.v Từ những mục tiêu cơ bản trên, chúng ta có thể tạm phân chia bài toán tái cấu trúc l ới điện phân phối thành các bài toán nhỏ nh sau:

- Bài toán 1: Xác định cấu trúc l ới điện theo đồ thị phụ tải trong 1 th i đoạn để chi phí vận hành bé nhất

- Bài toán 5: Khôi phục l ới điện sau sự cố hay cắt điện sửa chữa

- Bài toán 6: Xác định cấu trúc l ới theo nhiều mục tiêu nh : tổn thất công suất

bé nhất, mức độ cân bằng tải cao nhất, số lần chuyển tải ít nhất, sụt áp cuối l ới

bé nhất cùng đồng th i xảy ra ( hàm đa mục tiêu )

- Bài toán 7: Xác định cấu trúc l ới tối u chi phí trong vận hành và nâng cao độ tin cậy cung cấp điện

Các bài toán xác định cấu trúc vận hành của một l ới điện phân phối cực tiểu tổn thất năng l ợng hay cực tiểu chi phí vận hành thoả mưn các điều kiện kỹ thuật vận hành luôn là bài toán quan trọng và kinh điển trong vận hành hệ thống điện

Chi phí chuyển tải thấp, không

Chi phí chuyển tải cao, mất

Bảng 2.2 Phạm vi ứng dụng của các bài toán tái cấu trúc l ới

2.4.ăT ngăquanăv ăcácăph ngăphápătáiăc uătrúcăl iăđi năgi măt năth tăcôngă

su tă

Trang 11

2.4.1.ăGi iăthu tăcủaăMerlinăvƠăBackăậăkỹăthu tăvòngăkínă

Giải thuật của Merlin và Back [1] khá đơn giản: “Đóng tất cả các khoá điện lại tạo thành một l ới kín, sau đó giải bài toán phân bố công suất và tiến hành m lần

l ợt các khoá có dòng chạy qua bé nhất cho đến khi l ới điện dạng hình tia”

đây Merlin và Back cho rằng với mạch vòng, l ới điện phân phối luôn có mức tổn thất công suất bé nhất Vì vậy để có l ới điện phân phối vận hành hình tia, Merlin và Back lần l ợt loại bỏ những nhánh có tổn thất công suất nhỏ nhất, quá trình sẽ chấm dứt khi l ới điện đạt đ ợc trạng thái vận hành h Các giải thuật tìm kiếm nhánh và biên ứng dụng luật heuristic này mất rất nhiều th i gian do có khả năng xảy ra đến 2n cấu trúc nếu có n đ ng dây đ ợc trang bị khoá điện

Hình 2.3 mô tả giải thuật của Merlin và Back, đư đ ợc Shirmohammadi và Hong [2]bổ sung Giải thuật này chỉ khác so với giải thuật nguyên thủy của Merlin

và Back chỗ có xét đến điện thế các trạm trung gian và yếu tố liên quan đến dòng điện

- Mặc dù đư áp dụng các luật heuristics, giải thuật này vẫn cần quá nhiều th i gian để tìm ra đ ợc cấu trúc giảm tổn thất cơng suất

- Tính chất khơng cân bằng và nhiều pha ch a đ ợc mơ phỏng đầy đủ

Đọc dữ liệu lưới điện và khoá điện

Đóng tất cảø khoá điện

Giải bài toán phân bố công suất và

thay thế tải bằng các các nguồn dòng

Giải bài toán phân bố công suất tối ưu

Mở khoá điện có dòng bé nhất

Đóngkhoá điện vừa mởMở khoá điện có dòng bé nhất tiếp theo

Vi phạm các điều kiện vận hành

Lưới điện hình tia

Xuất kết quả

CóKhôngKhông

Có

Trang 13

- Tổn thất của thiết bị trên đ ng dây ch a đ ợc xét đến trong giải thuật

2.4.2.ăGi iăthu tăcủaăCivanlarăvƠăcácăc ngăsựăậăkỹăthu tăđ iănhánh.ă

Giải thuật của Civanlar [3] dựa trên heuristics để tái cấu trúc l ới điện phân phối, l u đồ mô tả giải thuật đ ợc trình bày tại hình 2.5 Giải thuật của Civanlar

đ ợc đánh giá cao nh :

- Xác định đ ợc hai qui luật để giảm số l ợng khóa điện cần xem xét

 Nguyên tắc chọn khóa đóng : việc giảm tổn thất chỉ có thể đạt đ ợc nếu nh có sự chênh lệch đáng kể về điện áp tại khoá đang m

 Nguyên tắc chọn khóa m : việc giảm tổn thất chỉ đạt đ ợc khi thực hiện chuyển tải phía có độ sụt áp lớn sang phía có sụt áp bé hơn

- Xây dựng đ ợc hàm số mô tả mức giảm tổn thất công suất tác dụng khi có sự thay đổi trạng thái của một cặp khóa điện trong quá trình tái cấu trúc

2 Re ) t (

Trong đó D : Tập các nút tải đ ợc dự kiến chuyển tải

Ii : Dòng điện tiêu thụ của nút thứ i

EM : Tổn thất điện áp do thành phần điện tr gây ra tại nút M

EN : Tổn thất điện áp do thành phần điện tr gây ra tại nút N

Rloop : Tổng các điện tr trên vòng kín khi đóng khoá điện đang m Biểu thức (1*) đ ợc rút ra từ phân tích mô hình tải phân bố tập trung Biểu thức này tỏ ra chính xác khi ứng dụng cho các l ới mẫu nhỏ nh ng ch a đ ợc kiểm chứng l ới điện lớn

Trang 14

Hình 2.5 : L u đồ giải thuật của Civanlar và các cộng sự [3]

Kỹ thuật đổi nhánh thể hiện quá trình thay thế 01 khĩa m bằng và 01 khố đĩng trong cùng một vịng để giảm tổn thất cơng suất Vịng đ ợc chọn để đổi nhánh là vịng cĩ cặp khố đĩng/m cĩ mức giảm tổn thất cơng suất lớn nhất Quá trình đ ợc lặp lại cho đến khi khơng thể giảm đ ợc tổn thất nữa

Giảm số lần thao tác khoá điện bằng cách xem xét các luật heuristic

Tính toán tổn thất công suất cho các thao tác đóng cắt được đề nghị

Các thao tác đóng cắt làm giảm tổn thất công suất

Thực hiện thao tác đóng/cắt có mức độ giảm tổn thất công suất nhất

Phân bố công suất cho lưới điện mới

Kiểm tra quá tải và độ sụt áp cho phép

Chọn thao tác đóng/cắt kế tiếp

Hệ thống được xem là tối ưu

Không

Có

Không

Có

Trang 15

Giải thuật Civanlar có những u điểm sau :

- Nhanh chóng xác định ph ơng án tái cấu trúc có mức tổn thất nhỏ hơn bằng cách giảm số liên kết đóng cắt nh qui tắc heuristics và sử dụng công thức thực nghiệm để xác định mức độ giảm tổn thất t ơng đối

- Việc xác định dòng tải t ơng đối chính xác

Tuy nhiên, giải thuật cũng còn nhiều nh ợc điểm cần khắc phục:

- Mỗi b ớc tính toán chỉ xem xét 01 cặp khóa điện trong 01 vòng

- Chỉ đáp ứng đ ợc nhu cầu giảm tổn thất, chứ ch a giải quyết đ ợc bài toán cực tiểu hóa hàm mục tiêu

- Việc tái cấu trúc hệ thống phụ thuộc vào cấu trúc xuất phát ban đầu

2.4.3.ăGi iăthu tădiătruy nă(Geneticăalgorithmă(GA).ă

Giải thuật di truyền - GA do D.E Goldberg đề xuất năm 1968, sau này đ ợc phát triển b i L.Davis và Z.Michalevicz Đây là thuật toán hình thành từ việc nhận xét thế giới tự nhiên: Quá trình tiến hoá tự nhiên là quá trình tối u nhất, hoàn hảo nhất

Đây đ ợc xem nh một tiên đề đúng, không chứng minh đ ợc, nh ng phù hợp với thực tế khách quan T t ng chính của giải thuật di truyền là ban đầu phát sinh

ra 1 lúc nhiều l i giải khác nhau song song Sau đó những l i giải đ ợc tạo ra, chọn những l i giải tốt nhất để làm cơ s phát sinh ra những l i giải sau với nguyên tắc

‘càng về sau’ càng tốt hơn Quá trình đó cứ tiếp diễn cho đến khi tìm đ ợc l i giải tối u trong th i gian cho phép Mục tiêu chính của giải thuật di truyền không nhằm

đ a ra l i giải chính xác mà đ a ra l i giải t ơng đối chính xác trong th i gian cho phép Giải thuật di truyền tuy dựa trên tính ngẫu nhiên nh ng ngẫu nhiên có sự điều khiển.Tính tối u của quá trình tiến hoá thể hiện chỗ thế hệ sau bao gi cũng tốt hơn (phát triển hơn, hoàn thiện hơn và phù hợp với môi tr ng hơn) thế hệ tr ớc Giải thuật này thích hợp cho việc tìm kiếm các bài toán có không gian nghiệm lớn nh : bài toán tìm kiếm mật mư khóa có 30 chữ số… Bên cạnh đó, bài toán tái

Các b ớc quan trọng trong việc áp dụng giải thuật di truyền vào bài toán tái cấu trúc:

- B ớc 1: chọn ra 1 số cấu trúc ngẫu nhiên có thể tìm đ ợc trong mạng phân phối điện

- B ớc 2: kí hiệu các khóa đóng (sectionalize switches) trong mạng phân phối là 0; các khóa th ng m (tie switches) là 1

- B ớc 3: tìm hệ số thích nghi và hàm mục tiêu cho từng cấu trúc đư đ ợc tạo ra ban đầu

- B ớc 4: chọn ra đ ợc cấu trúc tốt nhất dựa vào hàm mục tiêu (trình bày II), tiếp theo đem cấu trúc này thay đổi 1 số vị trí hay còn gọi là đột biến để tạo ra cấu trúc mới

Các công thức để tính toán đột biến Bnp'(gen) = Bnp(gen) + S *k *delta

Trong đó:

 Bnp: chuỗi nhị phân tạo ra ngẫu nhiên

 Bnp’: chuỗi nhị phân tạo ra do đột biến

 S (-1, 1) với cùng xác suất GGAP đột biến

 K: giá trị ngẫu nhiên (1, PRECI)

Trang 17

Với a j : là từng vị trí khóa đóng m đư đ ợc mư hóa thành chuỗi nhị phân (0 or 1)

- B ớc 5: tính các hệ số thích nghi và hàm mục tiêu cho các cấu trúc vừa mới tạo ra,

và loại bỏ các cấu trúc có hàm mục tiêu nhỏ hơn

- B ớc 6: nếu ch a hết th i gian cho phép thì lập lại b ớc 4 để tìm cấu trúc mới

- B ớc 7: nếu th i gian cho phép chấm dứt thì dừng ch ơng trình tìm kiếm và báo cáo kết quả tính đ ợc

u điểm của ph ơng pháp gen:

- L i giải không phụ thuộc vào trạng thái khóa điện ban đầu của mạng

- Do xét không gian tìm kiếm rộng và bao quát, nh quá trình chọn lọc, lai hóa và đột biến nên kết quả đạt đ ợc th ng là tối u toàn cục

- Đây là một ph ơng pháp giải đầy tiềm năng Trong t ơng lai nếu cải tiến đ ợc thuật toán mạnh hơn và tốc độ tính toán của máy tính nhanh hơn thì hoàn toàn có thể áp dụng vào thực tế vận hành

Khuyết điểm:

Cũng do không gian tìm kiếm l i giải lớn nên hiện tại ph ơng pháp này có tốc độ giải còn khá chậm

2.4.4.ăGi iăthu tăđƠnăki nă(Antăcolonyăalgorithmă-ăACS).ă

Ban đầu, số con kiến bắt đầu từ tổ kiến để đi tìm đ ng đến nơi có thức ăn Từ

tổ kiến sẽ có rất nhiều con đ ng khác nhau để đi đến nơi có thức ăn, nên 1 con kiến sẽ chọn ngẫu nhiên một con đ ng đi đến nơi có thức ăn Quan sát loài kiến,

ng i ta nhận thấy chúng tìm kiếm nhau dựa vào dấu chân mà chúng để lại trên

đ ng đi (hay còn gọi là dấu chân kiến để lại) Sau 1 th i gian l ợng dấu chân (pheromone) của mỗi chặng đ ng sẽ khác nhau Do sự tích lũy dấu chân của mỗi chặng đ ng cũng khác nhau đồng th i với sự bay hơi của dấu chân đoạn đ ng

Trang 18

kiến ít đi Sự khác nhau này sẽ ảnh h ng đến sự di chuyển của những con kiến sau

đi trên mỗi đoạn đ ng Nếu dấu chân để lại trên đ ng đi nhiều thì sẽ có khả năng thu hút các con kiến khác di chuyển trên đ ng đi đó, những chặng đ ng còn lại

do không thu hút đ ợc l ợng kiến di chuyển sẽ có xu h ớng bay hơi dấu chân sau 1

th i gian qui định

Điều đặc biệt trong cách hành xử loài kiến là l ợng dấu chân trên đ ng đi có

sự tích lũy càng lớn thì cũng đồng nghĩa với việc đoạn đ ng đó là ngắn nhất từ tổ kiến đến nơi có thức ăn (xem hình 4) Từ khi Giải thuật kiến tr thành 1 lý thuyết vững chắc trong việc giải các bài toán tìm kiếm tối u toàn cục đư có nhiều ứng dụng thực tế cho giải thuật này nh : tìm kiếm các trang wed cần tìm trên mạng, kế hoạch sắp xếp th i khóa biểu cho các y tá trong bệnh viện, cách hình thành các màu khác nhau dựa vào các màu tiêu chuẩn có sẵn, tìm kiếm đ ng đi tối u cho những

ng i lái xe hơi… nói tóm lại ph ơng pháp này đ a ra để giải quyết các bài toán có không gian nghiệm lớn để tìm ra l i giải có nghiệm là tối u nhất trong không gian nghiệm đó với th i gian cho phép hay không tìm ra cấu trúc tối u hơn thì dừng

Ph ơng pháp này cũng rất thích hợp để giải bài toán tái cấu trúc để có thể tìm ra trong các cấu trúc có thể của mạng phân phối có 1 cấu trúc có công suất tổn thất là nhỏ nhất

Các b ớc để tạo ra giải thuật kiến áp dụng cho bài toán tái cấu trúc:

- B ớc 1: một số cấu trúc mạng phân phối sẽ đ ợc tạo ra ban đầu

- B ớc 2: mỗi cấu trúc t ợng tr ng cho đoạn đ ng mà kiến đư đi sẽ đ ợc tính toán hàm mục tiêu (giảm tổn thất công suất, cân bằng tải, v…v…)

- B ớc 3: mỗi cấu trúc này sẽ đ ợc cập nhật vào ma trận dấu chân (ban đầu các

ma trận dấu chân này sẽ bằng nhau) theo công thức (2.2)

+ = + + Trong đó:

Trang 19

 : Dấu chân của kiến trên chặng đ ng xy của cong kiến thứ i ϵ x và con kiến ϵ y, lần lặp thứ i

 Q: Giá trị hằng số; ρ: Xác suất bay hơi dấu chân của những con kiến đi qua

 : Dấu chân ban đầu đ ợc tạo ra cho mỗi đoạn đ ng

Sau khi các cấu trúc ban đầu tạo ra đư cập nhật vào ma trận dấu chân, ta sẽ chọn ra đ ợc cấu trúc tốt nhất trong số các cấu trúc ban đầu, các cấu trúc còn lại thì

ra sẽ làm bay hơi dấu chân của các cấu trúc này bằng công thức (2.3)

+ = × + +

- B ớc 4: dựa vào ma trận dấu chân ta sẽ xây dựng danh sách các cấu trúc đ ợc chọn theo công thức (II.4)

∅ = Trong đó:

: C ng độ dấu chân lớn nhất hang thứ i ϵ X

: C ng độ dấu chân lớn nhất của ma trận dấu chân

∅ : Khả năng đóng/cắt của các khóa điện trong từng vòng, giá trị này ϵ [0 , 1]

- B ớc 5: nếu th i gian cho phép vẫn còn và các cấu trúc chọn vẫn còn thì ta quay lại b ớc 2

- B ớc 6: nếu th i gian cho phép chấm dứt hay cấu trúc đ ợc chọn không còn thì ta dừng ch ơng trình và xuất ra kết quả

2.4.5.ăPh ngăphápăh ăthầnăkinhănhơnăt oă(ArtificialăNeuralăNetworkă-ăANN).ă

Hệ thần kinh nhân tạo tỏ ra đặc biệt hữu dụng để thực hiện tái cấu trúc l ới vì chúng có thể mô phỏng mối liên hệ giữa tính chất phi tuyến tính của tải với tính chất của mạng l ới topo nhằm cực tiểu hóa tổn thất trên dây Mặc dù ANN làm

Trang 20

giảm đáng kể th i gian tính toán ngay cả khi áp dụng cho các hệ thống phức tạp, việc ứng dụng chúng trong thực tế vẫn gặp khó khăn do những lý do sau:

- Th i gian huấn luyện kéo dài do tính chất phức tạp trong thao tác

- Việc huấn luyện cần thực hiện cho từng yếu tố cấu thành l ới điện và cần

đ ợc cập nhật, điều chỉnh một cách liên tục sau này

- Các số liệu mẫu phải thật chính xác để đảm bảo kết quả tính toán có ý nghĩa Kim và các cộng sự [15] đư đề xuất một giải thuật gồm hai giai đoạn dựa trên ANN trong nỗ lực tái cấu trúc hệ thống nhằm cực tiểu hóa tổn thất Nhằm tránh những khó khăn liên quan đến khối l ợng lớn các dữ liệu, Kim đư đề nghị chia hệ thống phân phối thành nhiều vùng phụ tải Tại mỗi vùng phụ tải, một hệ thống gồm hai ANN sẽ đ ợc sử dụng để phân tích mức độ tải và sau đó thực hiện tái cấu trúc tuỳ theo điều kiện của tải Việc ứng dụng ANN trong ph ơng pháp này mang lại các kết quả tính toán nhanh vì không cần xem xét trạng thái đóng ngắt riêng rẽ trong giải thuật tổng thể Tuy nhiên, ANN cũng chỉ có thể tìm ra đ ợc trạng thái l ới sau tái cấu trúc tốt nh tập số liệu huấn luyện

2.4.6.ăH ăchuyênăgiaă

Có nhiều nghiên cứu giải bài toán tái cấu trúc l ới điện phân phối bằng cách sử dụng hệ chuyên gia Có thể nói, hệ chuyên gia đư phối hợp đ ợc cách sử dụng các giải thuật kết hợp heuristics và tối u hóa cũng nh các giải thuật thuần túy heuristic với các luật bổ sung dựa trên các điều kiện ràng buộc trong vận hành Taylor và Lubkeman đ a ra một hệ chuyên gia tái cấu trúc hệ thống phân phối dựa trên sự m rộng các luật của Civanlar Taylor và Lubkeman mô tả các mục tiêu cơ bản của họ nh tránh quá tải máy biến áp, quá tải đ ng dây và độ sụt áp không bình th ng, các tác giả khẳng định rằng nếu thỏa mưn các điều kiện này sẽ dẫn đến tối thiểu hóa tổn thất

2.4.7.ăPh ngăăphápă tìmă ki măTABUă(Tabuă SearchăMethodă-ăTS)ă

ăKhái niệm đầu tiên về bảng tìm kiếm (Tabu search) đ ợc dùng trong trí tuệ

Trang 21

nhân tạo Không giống nh một số giải thuật khác chẳng hạn nh gen hay luyện kim, nó không liên quan đến những hiện t ợng sinh học hay vật lý Giải thuật bảng tìm kiếm đ ợc đề cập b i Fred Glover đầu những năm 1980 và đư đ ợc ứng dụng rộng rưi trong nhiều lĩnh vực khoa học và kỹ thuật Trong lĩnh vực hệ thống điện đại dùng để giải quyết các vấn đề của bài toán tái cấu trúc l ới điện phân phối cực tiểu tổn thất trong các điều kiện vận hành bình th ng, trong bài toán tái cấu trúc TS

là ph ơng pháp tối u sử dụng cho các bài toán tối u tổ hợp

So sánh với giải thuật luyện kim và gen, TS không gian tìm kiếm và quản lý tích cực hơn Giải thuật TS đ ợc kh i tạo với một cấu hình cơ bản, và nó sẽ tr thành cấu hình hiện tại Tại mỗi b ớc lặp của giải thuật , một cấu trúc kề bên sẽ đ ợc định nghĩa cho cấu trúc hiện tại, mỗi b ớc di chuyển tiếp theo sẽ chọn ra cấu trúc tốt nhất liền kề

Giải thuật tìm kiếm này đư và đang đ ợc áp dụng rộng rưi trong xử lý một số vấn đề của mạng điện và mang lại một số kết quả rất khả quan.Thuật toán tìm kiếm Tabu đ ợc ứng dụng để tính toán các ph ơng án tối u và gần tối u đối với bài toán tái cấu trúc b i các b ớc sau đây:

- B ớc 1: nhập dữ liệu nhánh, tải và nút của một hệ thống phân phối bao gồm

cả các điều kiện ràng buộc khi vận hành

- B ớc 2: lựa chọn một ph ơng án ngẫu nhiên từ không gian tìm kiếm: S0 ϵ Ω Các nghiệm này đ ợc thể hiện b i số l ợng khóa điện sẽ đ ợc m trong suốt quá trình tái cấu trúc

- B ớc 3: thiết lập kích th ớc của danh sách Tabu, số lần lặp lớn nhất và đặt chỉ

số lần lặp m = 1

- B ớc 4: để ph ơng án ban đầu thu đ ợc trong b ớc 2 là ph ơng án hiện tại và

ph ơng án tốt nhất: Sbest = S0, và Scurrent = S0

- B ớc 5: chạy phân bố công suất để xác định tổn thất công suất, các điện áp nút, và các dòng điện nhánh

Trang 22

- B ớc 6: tính toán hàm mục tiêu và kiểm tra ph ơng án hiện tại có thỏa mưn các điều kiện ràng buộc Một hệ số phạt đ ợc thêm vào đối với sự vi phạm ràng buộc

- B ớc 7: tính mức độ mong muốn của Sbest: fbest = f(Sbest) Mức độ mong muốn

là tổng của hàm mục tiêu và hàm phạt

- B ớc 8: tạo ra một hệ các ph ơng án trong miền lân cận của ph ơng án hiện

tại Scurrent bằng cách thay đổi các khóa phải đ ợc m ra Hệ các ph ơng án

này đ ợc ký hiệu là Sneighbor

- B ớc 9: tính toán mức độ mong muốn cho mỗi ph ơng án của Sneighbor, và

chọn ra một ph ơng án có mức độ mong muốn cao nhất Sneighbor_best

- B ớc 10: kiểm tra xem thuộc tính của ph ơng án thu đ ợc trong b ớc 9 có

trong danh sách Tabu Nếu có, đi tới b ớc 11, hoặc ng ợc lại Scurrent =

- B ớc 11: chấp nhận Sneighbor_best nếu nó có mức độ mong muốn tốt hơn fbest và

trong danh sách Tabu để tr thành ph ơng án hiện tại

- B ớc 12: cập nhật danh sách Tabu và đặt m = m + 1

- B ớc 13: lặp lại từ b ớc 8 tới b ớc 12 cho tới khi số lần lặp lớn nhất đạt

- B ớc 14: lặp lại b ớc 5 và xuất ra ph ơng án tối u

2.4.8.ă Ph ngăăphápăăbầyăđƠnă ( ParticleăSwarmăMethodă -ăPSO)ă

Eberhart và Kennedy đư đề xuất ph ơng pháp tối bầy đàn thông minh vào năm

1995, bản chất của ph ơng pháp là hành vi thông minh của các thể khi tìm ra đ ng

đi ngắn nhất Nền tảng của ph ơng pháp gồm các b ớc sau:

- Chọn b ớc di chuyển từ các nơi gần nhất

- Đi về phía đích

- Đi đến trung tâm của bầy

Trang 23

Từ những ý t ng trên, sơ đồ của ph ơng pháp bầy đàn (PSO) nh sau:

Hình 2.6: Sơ đồ chung của ph ơng pháp bầy đàn (PSO)

Tóm lại ph ơng pháp này đ ợc lấy cảm hứng từ các hành vi xư hội của một đàn chim di c cố gắng để đến đ ợc một điểm đến không đ ợc biết tr ớc Mỗi giải pháp là một con chim trong đàn và đ ợc gọi nh là một "phần tử"

t ơng tự nh một nhiễm sắc thể trong GA Ph ơng pháp này đ ợc sử dụng hiệu quả trong việc tìm kiếm cho các giải pháp tối u

và vận hành của l ới phân phối thông qua chuyển đổi các khoá điện sẽ góp phần cải thiện điện áp tại các nút phụ tải và giảm tổn thất công suất trên l ới phân phối góp phần nâng cao hiệu quả, độ tin cậy cung cấp điện

Hình 3.1: Sơ đồ đơn tuyến của một phát tuyến

L ới điện phân phối th ng có cấu trúc mạch vòng nh ng đ ợc vận hành h thông qua các khóa m trong hệ thống điện Công suất thực và công suất phản

kháng chạy trên nhánh (i +1) lần l ợt đ ợc tính theo công thức gần đúng sau:

Trang 25

| | Trong đó:

P i , Q i : Công suất tác dụng và công suất phản kháng tại nhánh thứ i

V i : Điện áp tại nút thứ i

Tổn thất công suất của hệ thống bằng tổng tổn thất trên các nhánh

= ∆ = | | = +

Trong đó:

ΔPi: tổn thất công suất tác dụng trên nhánh thứ i

N: tổng số nhánh

Pi, Qi: công suất tác dụng và công suất phản kháng trên nhánh thứ i

Vi, Ii: điện áp nút kết nối của nhánh và dòng điện trên nhánh thứ i

Ploss: tổn thất công suất tác dụng của hệ thống

ki: trạng thái của của các khóa điện, nếu ki = 0, khóa điện thứ i m và ng ợc lại

Để giảm tổn thất công suất l ới điện phân phối, hàm mục tiêu của bài toán là:

F(x) = min (Ploss) (3.5)

Và kèm theo các điều kiện ràng buộc mà l ới điện phân phối phải thỏa mưn

là điện áp và dòng điện phải duy trì trong giới hạn cho phép

, ≤ | | ≤ , (3.6)

| | ≤ , (3.7)

Để giải bài toán trên, tr ớc hết phải giải bài toán phân bố công suất cho l ới điện có cấu trúc hình tia và sau khi thực hiện tái cấu trúc, cấu trúc l ới hình tia vẫn phải đ ợc đảm bảo

hệ thống điện vì có nhiều u điểm nh tốc độ hội tụ nhanh, lập trình đơn giản [6,8]

Thuật toán PSO (Particle Swarm Optimization) là một trong những thuật toán tiến hóa, dựa trên khái niệm trí tuệ bầy đàn để giải các bài toán tối u hóa.[6] Thuật toán có nhiều ứng dụng quan trọng trong tất cả các lĩnh vực mà đó đòi hỏi phải giải quyết các bài toán tối u hóa đặc biệt là các bài toán liên quan đến hệ thống điện Ý t ng chính của PSO dựa trên nền tảng tâm lý bầy đàn và tập tính xư hội của bầy chim hoặc đàn cá Chúng di chuyển để tìm kiếm thức ăn với một vận tốc và vị trí t ơng ứng Sự di chuyển của chúng phụ thuộc vào kinh nghiệm của chính nó và của các thành viên khác trong bầy đàn (Pbest và Gbest)

Vận tốc Vk+1 và vị trí của chim hoặc cá đ ợc tính toán bằng biểu thức (3.8)

và (3.9)

) (

) (

2 2

1 1 1

k i k

k i

k i

k i

k

i

X Gbest rand

c

X Pbest rand

c V V

k i 1

Trang 27

Xi : Vị trí của cá thể i tại vòng lặp thứ k

Xik+1 : Vị trí của cá thể i tại vòng lặp thứ k + 1

 : Trọng số quán tính

c1 : Hệ số kinh nghiệm của cá thể

c2 : Hệ số quan hệ xư hội của cá thể

Rand : Số ngẫu nhiên trong khoảng [0, 1]

Pbestik : Vị trí tốt nhất của cá thể i cho đến vòng lặp k

Gbestk : Vị trí tốt nhất của quần thể cho đến vòng lặp k

Trong Eq.5,  đ ợc mô phỏng theo ph ơng trình sau:

Trang 28

Hình 3.2 L u đồ thuật toán PSO

Trong đó, β là số khóa điện m trong l ới điện

B ớc 3 Kh i tạo ngẫu nhiên quần thể ban đầu với vị trí và vận tốc ngẫu nhiên trong không gian tìm kiếm (các cấu hình l ới có thể có)

B ớc 4 Giải bài toán phân bố công suất bằng ph ơng pháp Raphson, với mỗi cá thể, nếu điện áp các nút nằm trong giới hạn cho phép, tính toán tổn thất công suất bằng bài toán phân bố công suất

Newton-B ớc 5 Tính toán các giá trị Pbest và Gbest

B ớc 6 Cập nhật vận tốc và vị trí của cá thể theo biểu thức vận tốc và vị trí của các cá thể bằng (3.8) và (3.9) Vận tốc của các khóa m thể hiện sự di chuyển của các khóa m

B ớc 7: Lặp lại b ớc 4 cho đến khi thỏa mưn điều kiện ngừng lặp

B ớc 8: Xuất kết quả

Trang 30

Hình 3.3: L u đồ thuật toán đề nghị

Trang 31

3.3.ăKi mătraăgi iăthu tă

3.3.1.ăM ngă3ăngu nă16ănútă

Mạng 3 nguồn tiêu chuẩn [2], đ ợc dùng để kiểm tra giải thuật, gồm có 3 thanh cái đầu nguồn, 13 nút phụ tải, điện áp 22.8kV, tổng công suất phụ tải là 28.7

MW, tổn thất công suất 511.43kW t ơng ứng với các khóa m s5, s11, s16 Một

DG có công suất 16.38 MW đ ợc kết nối với nút 9

Q (MW)