Tái cấu trúc lưới điện phân phối để giảm tổn thất công suất và cân bằng tải

Hồ Chí Minh, ngày 12 tháng 12 năm 2012 Trang 2 Tái cấu trúc lưới điện phân phối là nhằm mục đích giảm tổn thất công suất, cân bằng tải giữa các đường dây, và khôi phục lưới điện phân p

Trước hết, em xin được bày tỏ lòng biết ơn chân thành và sâu sắc nhất của em gửi đến PGS TS Phan Thị Thanh Bình, Cô đã tận tụy hướng dẫn em trong suốt quá trình nghiên cứu để hoàn thành luận văn này

Em xin chân thành cảm ơn quý Thầy Cô Trường Đại học Sư Phạm Kỹ Thuật TP.HCM và Trường Đại học Bách Khoa TP.HCM đã giảng dạy em trong suốt hai năm học vừa qua

Em xin được nói lời cảm ơn chân tình gửi đến anh Nguyên Hữu Quốc, một người anh đã tận tình chia sẻ những kinh nghiệm quý báu và góp ý giúp em xây dựng thành công luận văn này

Cuối cùng, tôi xin gửi lời cảm ơn đến tất cả những người thân, bạn bè, những người anh em, đã động viên, ủng hộ và tạo điều kiện cho tôi cả về vật chất và tinh thần trong suốt quá trình học tập cũng như để hoàn thành luận văn thạc sĩ

Xi n trân trọng cảm ơn!

TP Hồ Chí Minh, ngày 12 tháng 12 năm 2012

Trần Nguyên Ngọc Thắng

Tái cấu trúc lưới điện phân phối là nhằm mục đích giảm tổn thất công suất, cân bằng tải giữa các đường dây, và khôi phục lưới điện phân phối nhanh sau sự cố, v…v… Việc đó được thực hiện bằng cách thay đổi trạng thái đóng/mở của các khóa chuyển mạch và các khóa phân đoạn Luận văn này trình bày một giải thuật hiệu quả để tìm ra trạng thái tối ưu của các khóa điện nhằm thỏa mãn hai mục tiêu sau:

 Mục tiêu 1: giảm tổn thất công suất của toàn mạng

 Mục tiêu 2: cân bằng công suất tải giữa các đường dây

Luận văn sẽ áp dụng giải thuật gen đã hiệu chỉnh và logic mờ để giải quyết bài toán đa mục tiêu nêu trên để tìm ra cấu hình lưới điện tối ưu nhất có thể Để chứng minh tính đúng đắn của giải thuật, việc tính toán mô phỏng được thực hiện trên hệ thống phân phối 33 nút, hệ thống phân phối 69 nút và hệ thống phân phối Taiwan Power Company (TPC) và kết quả được so sánh với các phương pháp tiếp cận khác

đề cập trong luận văn Phương pháp đề nghị đã vượt trội so với các phương pháp khác về chất lượng của các giải pháp và hiệu quả tính toán

Network reconfiguration in distribution system is to reduce power loss, load balancing and fast restoration by changing the statues of tie and sectionalizing switches This thesis presents an efficient algorithm to find the optimal state of the switches in order to satisfy two objectives:

 Objective 1: to reduce power loss in distribution system

 Objective 2: load balancing between the branches

This thesis will apply the corrected genetic algorithm and fuzzy logic to solve multi-objective problems mentioned above in order to find the optimal configuration possible To demonstrate the validity of the proposed algorithm, computer simulations are carried out on a 33-bus distribution system, 69-bus distribution system and a Taiwan Power Company (TPC) distribution system and compared with different approaches available in this thesis The proposed method has outperformed the other methods in terms of the quality of solution and computational efficiency

Quyết định giao đề tài

Lý lịch cá nhân i

Lời cam đoan ii

Lời cảm tạ iii

Tóm tắt iv

Mục lục v

Danh sách các hình viii

Danh sách các bảng x

CHƯƠNG I: GIỚIăTHIỆUăLUẬNăVĂN 01

1 Đặt vấn đề 02

2 Mục tiêu và nhiệm vụ của luận văn 03

3 Phạm vi nghiên cứu 04

4 Phương pháp nghiên cứu 04

5 Điểm mới của luận văn 04

6 Giá trị thực tiễn 05

7 Bố cục của luận văn 05

CHƯƠNG II: NGHIÊNăCỨUăTỔNGăQUAN 06

1 Đặc điểm của lưới điện phân phối 07

1.1 nh hưởng của các chỉ tiêu kinh tế - kỹ thuật đến hệ thống điện 08

1.2 Cấu trúc lưới điện phân phối 09

2 Hiện trạng và đặc điểm lưới điện phân phối ở Việt Nam 10

CHƯƠNG III: PHƯƠNGăPHÁPăTIẾPăCẬN 24

1 Bài toán tái cấu trúc mạng để giảm tổn thất công suất 25

2 Bài toán tái cấu trúc mạng để cân bằng tải 27

3 Bài toán đa mục tiêu 28

3.1 Giới thiệu 28

3.2 Các hàm mục tiêu của bài toán 28

3.3 Logic mờ và giải pháp tìm hàm mục tiêu chung cho bài toán 29

4 Xây dựng giải thuật kiểm tra điều kiện hình tia 31

5 Xây dựng giải thuật đề nghị tìm trạng thái khóa điện tối ưu dựa trên giải thuật gen và logic mờ 35

5.1 Giới thiệu về thuật toán di truyền (GA) 35

5.2 Xây dựng giải thuật đề nghị tìm trạng thái khóa điện tối ưu 38

CHƯƠNGăIV:ăKIỂMăCHỨNG GI IăTHUẬT ĐỀăNGHỊ 45

1 Hệ thống phân phối thử nghiệm 33 nút 46

2 Hệ thống phân phối thử nghiệm 69 nút 51

3 Hệ thống phân phối Taiwan Power Company (TPC) 59

CHƯƠNG V: KẾTăLUẬNăVÀăĐỀ XUẤT 66

1 Kết luận 67

2 Hướng phát triển đề tài 68

TÀIăLIỆUăTHAMăKH O 69

PHỤăLỤC 72

Trang

Hình 2.1: Biểu đồ tổn thất điện năng của EVN 08

Hình 2.2: Sơ đồ lưới điện hình tia và lưới điện kín vận hành hở 09

Hình 2.3: Biểu đồ tỷ trọng các cấp điện áp lưới điện phân phối 10

Hình 2.4: Ví dụ giải thuật đàn kiến (ACS) 13

Hình 2.5: Mô hình của một hệ thống mờ 18

Hình 2.6: Tập mờ và tập rõ 20

Hình 2.7: Sơ đồ chung của phương pháp bầy đàn (PSO) 23

Hình 3.1: Sơ đồ đơn tuyến của một phát tuyến 25

Hình 3.2: Hàm thuộc cho tổn thất công suất 29

Hình 3.3: Hàm thuộc cho chỉ số cân bằng tải 30

Hình 3.4: Sơ đồ đơn tuyến hệ thống phân phối 16 nút – 3 nguồn 33

Hình 3.5: Lưu đồ kiểm tra điều kiện hình tia hệ thống phân phối 34

Hình 3.6: Cấu trúc tổng quát của một thuật toán gen 37

Hình 3.7: Chuỗi nhiễm sắc thể cho mạng 16 nút – 3 nguồn 38

Hình 3.8: Chuỗi nhiễm sắc thể cho mạng 16 nút – 3 nguồn đã rút gọn 40

Hình 3.9: Lưu đồ giải thuật đề nghị theo hàm đa mục tiêu 41

Hình 4.1: Sơ đồ đơn tuyến hệ thống phân phối 33 nút 46

Hình 4.2: Biên độ điện áp của hệ thống phân phối 33 nút 49

Hình 4.3: Giá trị thích nghi tốt nhất qua các thế hệ của hệ thống 33 nút 49

Hình 4.4: Sơ đồ đơn tuyến hệ thống phân phối 69 nút 51

Hình 4.7: Giá trị thích nghi tốt nhất qua các thế hệ theo mục tiêu giảm tổn thất 57

Hình 4.8: Giá trị thích nghi tốt nhất qua các thế hệ theo hai mục tiêu 58

Hình 4.9: Sơ đồ đơn tuyến hệ thống phân phối 94 nút TPC 59

Hình 4.10: Biên độ điện áp của hệ thống phân phối 94 nút TPC 64

Hình 4.11: Giá trị thích nghi tốt nhất qua các thế hệ của hệ thống 94 nút TPC 64

Trang

Bảng 2.1: Tỷ trọng các thành phần phụ tải năm 2011 của EVN 07

Bảng 2.2: Khối lượng lưới điện phân phối và tổng dung lượng trạm của EVN 10

Bảng 4.1: Dữ liệu tải và nhánh của hệ thống phân phối 33 nút 47

Bảng 4.2: Kết quả so sánh của hệ thống phân phối 33 nút 50

Bảng 4.3: Dữ liệu tải và nhánh của hệ thống phân phối 69 nút 52

Bảng 4.4: Kết quả so sánh của hệ thống phân phối 69 nút để giảm tổn thất 56

Bảng 4.5: Kết quả so sánh của hệ thống phân phối 69 nút để cân bẳng tải 56

Bảng 4.6: Kết quả của hệ thống phân phối 69 nút với các trọng số khác nhau 56

Bảng 4.7: Dữ liệu tải và nhánh của hệ thống phân phối 94 nút TPC 60

Bảng 4.8: Kết quả so sánh của hệ thống phân phối 94 nút TPC 63

 CHƯƠNGăI:ă

1 ĐẶTăVẤNăĐỀ

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 được vận hành theo kiểu hình tia, mặc dù được 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 lượng điện sản xuất, trong đó tổn hao trên đường dây từ 5-7% Do đó nghiên cứu các biện pháp giảm tổn thất điện năng trên lưới điện phân phối là một nhu cầu cấp thiết, hứa hẹn mang lại nhiều lợi ích về kinh tế

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

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

mà không cần nhiều chi phí để cải tạo lưới điện Không chỉ dừng lại ở mục tiêu giảm tổn thất điện năng, tái cấu trúc lưới điện phân phối còn có thể nâng cao khả năng tải của lưới điện (cân bằng tải), giảm sụt áp cuối lưới và giảm thiểu số lượng

hộ tiêu thụ bị mất điện khi có sự cố hay khi cần sửa chữa đường dây

Trong quá trình vận hành, thực tế việc tái cấu trúc lưới nhằm giảm tổn thất năng lượng trong điều kiện phải thoả mãn 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 phương pháp phân tích phù hợp với lưới điện phân phối thực tế và một giải thuật đủ mạnh để tái cấu trúc lưới trong điều kiện thoả mãn các mục tiêu điều khiển của các điều độ viên Trong luận văn này sẽ nghiên cứu các vấn

đề này và đưa ra một phương pháp giải có thể áp dụng để tính toán, vận hành lưới điện phân phối hiện tại ở thành phối Hồ Chí Minh

2 MỤCăTIÊUăVÀăNHIỆMăVỤăC AăLUẬNăVĂN

2.1 M cătiêuăc aălu năv n

Nghiên cứu tổng quan các phương pháp tối ưu hóa trạng thái khóa điện trong lưới điện phân phối

Đưa ra một phương pháp hiệu quả để tìm trạng thái khóa điện tối ưu nhằm giảm tổng tổn thất công suất và cân bằng công suất giữa các đường dây

Viết được một chương trình MATLAB tổng quát cho việc tái cấu trúc lưới điện phân phối theo giải thuật đề nghị

2.2 Nhi măv ăc aălu năv n

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

đề sau:

1 Đọc các bài báo viết về vấn đề tìm trạng thái khóa điện tối ưu từ trước đến nay trên thế giới Phân loại theo các phương pháp giải khác nhau

2 Đánh giá ưu và nhược điểm của từng phương pháp

3 Đề nghị một phương pháp để tái cấu trúc lưới điện phân phối để giảm tổn thất công suất và cân bằng tải

4 Xây dựng hàm đa mục tiêu đạt mục đích đặt ra đồng thời cũng phải thỏa mãn các điều kiện ràng buộc

5 Kiểm chứng trên lưới điện mẫu nhằm đánh giá tính đúng đắn của ý tưởng đề xuất và so sánh kết quả với các phương pháp khác

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

7 Đánh giá lại phương pháp thực hiện và khả năng áp dụng phương pháp đề nghị vào thực tế Đồng thời đề xuất hướng nghiên cứu phát triển đề tài

3 PHẠMăVIăNGHIÊNăCỨU

Nghiên cứu xoay quanh bài toán tái cấu trúc lưới trên lưới điện phân phối có cấu trúc mạch vòng nhưng vận hành hở (lưới điện hình tia)

Bài toán được nghiên cứu trong luận văn bao gồm các vấn đề sau:

1 Kết hợp nhiều mục tiêu với nhau vào trong một bài toán tái cấu trúc: mục tiêu giảm tổn thất công suất và mục tiêu cân bằng tải

2 ng dụng giải thuật gen trong MATLAB và logic mờ để giải bài toán tái cấu trúc theo hàm đa mục tiêu

4 PHƯƠNGăPHÁPăNGHIÊNăCỨU

đây chúng ta sử dụng các phương pháp sau:

1 Sử dụng phương pháp toán học hiện đại như giải thuật di truyền để giải quyết bài toán tái cấu trúc lưới điện phân phối

2 Sử dụng lý thuyết logic mờ để xây dựng các hàm mục tiêu: tổn thất công suất và cân bằng tải

3 Sử dụng các kết quả nghiên cứu của các đồng nghiệp đã công bố trước đây và có liên quan đến đề tài nghiên cứu để so sánh và đánh giá

5 ĐIỂMăMỚIăC AăLUẬNăVĂN

Đề xuất một giải thuật tái cấu trúc lưới điện phân phối mới dựa trên giải thuật gen và logic mờ Sử dụng giải thuật này vào bài toán tìm trạng thái khóa điện tối ưu theo hàm đa mục tiêu là giảm tổn thất công suất và cân bằng tải

Giải thuật đề nghị trong luận văn cải thiện khả năng tìm kiếm của giải thuật gen trước đây, tìm được lời giải một cách nhanh chóng và tối ưu nhất có thể đồng thời cũng thỏa mãn các điều kiện ràng buộc Đồng thời xây dựng được một phương pháp kiểm tra điều kiện hình tia hiệu quả và tin cậy trong suốt quá trình tái cấu trúc

để vận hành lưới điện phân phối TP Hồ Chí Minh trong những ngày lễ, khi

mà mục tiêu vận hành an toàn, ít xảy ra sự cố được xem trọng hơn mục tiêu giảm tổn thất công suất

3 Bằng việc xây dựng chương trình mô phỏng lưới điện phân phối trên máy tính, có thể huấn luyện, nâng cao trình độ nghiệp vụ của các điều độ viên qua các bài toán giả lập

7 BỐăCỤCăC AăLUẬNăVĂN

Luận văn bao gồm có 5 chương:

Chương I : Giới thiệu luận văn

Chương II : Nghiên cứu tổng quan

Chương III : Phương pháp tiếp cận

Chương IV : Kiểm chứng giải thuật đề nghị

Chương V : Kết luận và đề xuất

Tài liệu tham khảo và Phụ lục

 CHƯƠNG II:

NGHIÊN C U TỔNG QUAN

1 Đ C ĐIỂM C A LƯ I ĐIỆN PHÂN PH I

Lưới điện phân phối là lưới điện chuyển tải điện năng trực tiếp từ các trạm biến thế trung gian (thường là các trạm: 110/22 kV, 110/35/22 kV, 35/22 kV) đến các trạm khách hàng Chế độ vận hành bình thường của lưới điện phân phối là vận hành

hở, hình tia hoặc dạng xương cá Để tăng cường độ tin cậy cung cấp điện, mạng điện phân phối thường được thiết kế mạch vòng nhưng vận hành hở

Trong mạch vòng các xuất tuyến được liên kết với nhau bằng dao cách ly, hoặc thiết bị nối mạch vòng (Ring Main Unit) Các thiết bị này vận hành ở trạng thái mở Trong trường hợp cần sửa chữa hoặc sự cố đường dây điện thì việc cung cấp điện không bị gián đoạn lâu dài, nhờ việc chuyển đổi nguồn cung cấp bằng thao tác đóng cắt dao cách ly phân đoạn hay tự động chuyển đổi nhờ các thiết bị nối mách vòng Một đường dây phân phối luôn có hai loại phụ tải là phụ tải dân dụng và phụ tải phi dân dụng Các phụ tải này được phân bố không đồng đều trên đường dây Mỗi loại tải lại có thời điểm đỉnh tải khác nhau và luôn thay đổi trong ngày, trong tuần

và trong tháng Vì vậy, đồ thị phụ tải của chúng không bằng phẳng và luôn có sự chênh lệch công suất tiêu thụ Điều này gây ra quá tải đường dây, ảnh hưởng tuổi thọ thiết bị và làm tăng tổn thất trên lưới điện phân phối

Bảng 2.1: Tỷ trọng các thành phần phụ tải năm 2011 của EVN

Công nghiệp,

Xây dựng Thương nghiệp, Nhà hàng, Khách sạn tiêu dùng Quản lý, Hoạt động

khác nghiệp, thủy sản Nông, lâm

Qua kết quả nghiên cứu và thống kê từ thực tế vận hành đã đưa đến kết luận nên vận hành lưới điện phân phối theo dạng hình tia bởi các lý do:

- Vận hành và bảo vệ mạng đơn giản

- Trình tự phục hồi lại kết cấu lưới sau sự cố dễ dàng hơn

- Ít gặp khó khăn trong việc lập kế hoạch cắt điện cục bộ

- Vấn đề kinh tế: chi phí cho các thiết bị bảo vệ thấp hơn

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

- Cấu trúc vận hành là hình tia và hở

- Tất cả các phụ tải đều phải được cấp điện, sụt áp trong phạm vi cho phép

- Các hệ thống bảo vệ relay, thiết bị đóng cắt phải thay đổi phù hợp với thực tế

- Các phát tuyến đường dây, máy biến áp và các thiết bị khác không bị quá tải

1.1 Ảnh h ởng chỉ tiêu kinh t - kỹ thu t đ n h th ng đi n

Tổn thất điện năng chiếm tỷ lệ lớn trong tổn thất của hệ thống bao gồm: tổn thất lưới truyền tải, phân phối, hạ áp

Hình 2.1: Biểu đồ tổn thất điện năng của EVN

Vốn đầu tư cho mạng phân phối cũng chiếm tỷ trọng lớn: nếu chia theo tỷ lệ vốn đầu tư theo thống kê cho thấy nếu đầu tư cho mạng cao áp là 1, thì mạng trung áp từ 1.5 † 2 lần, hạ áp từ 2 † 2.5 lần

Xác suất ngừng cung cấp do sự cố, sủa chữa bảo dưỡng theo kế hoạch cải tạo, lắp đặt trạm mới trên lưới điện trung áp cũng nhiều hơn so với lưới truyền tải

Là khu vực khó xác định phương áp vận hành so với lưới truyền tải, và là nơi chịu tác động nhiều nhất từ các điều kiện môi trường, thiết bị, nguồn dự phòng, v…v…

1.2 C u trúc l i đi n phân ph i

Chế độ vận hành lưới điện phân phối bình thường là vận hành hở Các sơ đồ lưới điện thường gặp là: hình tia, hình tia có nguồn dự phòng (lưới điện kín vận hành hở)

Thanh c¸i

Hình 2.2a: Sơ đồ lưới điện hình tia

Thanh c¸i

Hình 2.2b: Sơ đồ lưới điện kín vận hành hở

Với các đặc điểm trên, việc nghiên cứu lưới điện phân phối rất phức tạp, đòi hỏi phương pháp, mô hình nghiên cứu phù hợp để giải quyết bài toán kinh tế - kỹ thuật

15kV 9%

35kV 1%

22kV 90%

15kV 40.2%

35kV 0%

22kV 59.8%

2 HIỆN TR NG VÀ Đ C ĐIỂM LƯ I ĐIỆN PHÂN PH I VIỆT NAM

Lưới điện phân phối Việt Nam tồn tại 3 cấp điện áp (35, 22, 15)kV, trong đó

lưới 35kV có khối lượng rất nhỏ mà chủ yếu là lưới (15, 22)kV Đối với miền Nam trong thời gian vừa qua lưới 22kV các tỉnh phát triển mạnh mẽ, nếu không tính hai khu vực TP.Hồ Chí Minh và tỉnh Đồng Nai, lưới 22kV khu vực Tổng công ty điện lực Miền Nam quản lý chiếm 87,9% (theo dung lượng TBA), 81,9% (theo khối lượng đường dây) Mặt khác ở khu vực này lưới 15kV hầu hết được thiết kế theo tiêu chuẩn 22kV, do vậy ở khu vực này việc chuyển đổi lưới 15->22kV cơ bản là rất thuận lợi Trong một vài năm tới lưới 15kV cơ bản chuyển thành lưới 22kV

Hình 2.3: Biểu đồ tỷ trọng các cấp điện áp lưới điện phân phối khu vực miền Nam Trong những năm gần đây, Tổng Công ty điện lực Miền Nam đã đẩy mạnh phát triển lưới điện phân phối, bình quân trong giai đoạn 5 năm từ 2007 đến 2011 phát triển trung bình hơn 1.500 km đường dây phân phối và công suất hơn 2.000 MVA

Bảng 2.2: Khối lượng LĐPP và tổng dung lượng trạm của EVN

3 CÁC BÀI TOÁN TÁI C U TRỎC LƯ I ĐIỆN GịC Đ VẬN HÀNH

Các bài toán vận hành lưới điện phân phối chủ yếu tập trung vào giải quyết các vấn đề sau: giảm tổn thất công suất của lưới điện, cải thiện thời gian tái lập, cải thiện các hệ số tin cậy của hệ thống, cải thiện khả năng tải của lưới điện, cải thiện tình trạng không cân bằng tải, giảm thiểu tổn thất của hệ thống lưới 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 lưới điện phân phối thành các bài toán nhỏ như sau:

- Bài toán 1: Giảm tổn thất công suất, đây là bài toán cơ bản, kết quả sẽ chỉ ra một cấu trúc lưới điện có tổn thất công suất là nhỏ nhất đối với một điểm phụ tải nhất định (chỉ xét ở một thời điểm)

- Bài toán 2: Giảm tổn thất năng lượng, bài toán này dựa vào bài toán cơ bản nêu trên, nhưng xét cho một khoảng thời gian Kết quả sẽ chỉ ra một cấu trúc lưới điện có tổn thất năng lượng là nhỏ nhất trong khoảng thời gian xem xét (vừa xét vả tổn thất điện năng, chi phí thao tác đóng cắt khóa điện để chuyển đổi cấu trúc lưới và chi phí khấu hao các thiết bị đóng cắt)

- Bài toán 3: Cân bằng tải máy biến áp và đường dây, kết quả sẽ chỉ ra một cấu trúc lưới điện, trong đó tải được phân phối đều theo khả năng tải của máy biến áp và đường dây Cấu trúc lưới điện này chủ yếu đáp ứng về mặt kỹ thuật, tăng độ tin cậy cung cấp điện Đảm bảo khả năng dự trữ của mỗi máy biến áp và đường dây gần như nhau, ít xảy ra quá tải khi thay đổi

- Bài toán 4: Khôi phục việc cung cấp điện, bài toán này giải trong trường hợp

sự cố ngắn mạch hay quá tải phải cắt điện một hay nhiều đoạn đường dây Kết quả sẽ chỉ ra một cấu trúc lưới điện cô lập phần bị sự cố, cấp điện trở lại cho phụ tải bị ảnh hưởng với các ràng buộc dòng, áp nằm trong phạm vi cho phép và đảm bảo số phụ tải bị mất điện là ít nhất

4 CÁC PHƯƠNG PHÁP TỊM TR NG THÁI KHịA ĐIỆN T I ƯU

a Gi i thu t mô ph ng luy n kim (Simulated Annealing Algorithm ậ SA)

Các thuật toán mô phỏng luyện kim lần đầu tiên được đề xuất bởi Scott Kirkpatrick, C Daniel Gelatt, Cerny và Mario P Vecchi vào năm 1983 dựa trên

mô hình của quá trình xử lý tinh thể do Metropolis đề cập đến vào năm 1953 Tên của thuật toán này xuất phát từ quá trình làm lạnh và kết tinh hoặc một kim loại làm mát và ủ tương ứng của một chất lỏng nhiệt độ cao, một chất lỏng ngẫu nhiên phân tán các phân tử trong một trạng thái năng lượng cao Khi quá trình làm giảm nguồn nhiệt từ thời điểm này, các hạt từ từ vào một mạng có cấu trúc (pha rắn) tương ứng với từng mức năng lượng Một điều rất quan trọng trong suốt quá trình này là nhiệt lượng của hệ thống đạt đến một trạng thái ổn định trước khi giảm nhiệt độ để cấp độ tiếp theo Khi nhiệt độ đủ thấp, cấu trúc hệ thống đạt đến

trạng thái cơ bản hoặc điểm mà tại đó năng lượng của các chất rắn được giảm

tối thiểu Nếu quá trình làm mát không được thực hiện chậm đủ, hệ thống không còn ở trạng thái năng lượng tối thiểu, tương tự như quá trình dập tắt

Các trạng thái vật lý của Quá trình Luyện kim cũng tương tự như việc xác định gần như toàn bộ hoặc toàn phần giải pháp tối ưu cho các vấn đề tối ưu hoá Ý tưởng cơ bản là bắt đầu với cấu hình nguyên tử hiện hành Cấu hình này tương đương với các giải pháp hiện thời của một vấn đề tối ưu hoá Năng lượng của các nguyên tử tương tự với chi phí của các hàm mục tiêu và trạng thái cuối cùng

tương ứng với cực tiểu của hàm chi phí

b Gi i thu t đàn ki n (Ant Colony Algorithm ậ ACS)

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

tổ kiến sẽ có rất nhiều con đường khác nhau để đi đến nơi có thức ăn, nên một con kiến sẽ chọn ngẫu nhiên một con đường đi đến nơi có thức ăn Quan sát loài kiến, người ta nhận thấy chúng tìm kiếm nhau dựa vào dấu chân mà chúng để lại trên

đường đi (hay còn gọi là dấu chân kiến để lại) Sau một thời gian lượng dấu chân (pheromone) của mỗi chặng đường sẽ khác nhau Do sự tích lũy dấu chân của mỗi chặng đường cũng khác nhau đồng thời với sự bay hơi của dấu chân ở đoạn đường kiến ít đi Sự khác nhau này sẽ ảnh hưởng đến sự di chuyển của những con kiến sau

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

do không thu hút được lượng kiến di chuyển sẽ có xu hướng bay hơi dấu chân sau một thời gian qui định

Điều đặc biệt trong cách hành xử loài kiến là lượng dấu chân trên đường đi có

sự tích lũy càng lớn thì cũng đồng nghĩa với việc đoạn đường đó là ngắn nhất từ tổ kiến đến nơi có thức ăn (xem Hình 2.6) Từ khi giải thuật kiến trở thành một lý thuyết vững chắc trong việc giải các bài toán tìm kiếm tối ưu toàn cục đã có nhiều ứng dụng thực tế cho giải thuật này như: tìm kiếm các trang web cần tìm trên mạng,

kế hoạch sắp xếp thời 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 đường đi tối ưu cho những người lái xe hơi… nói tóm lại phương pháp này đưa ra để giải quyết các bài toán có không gian nghiệm lớn để tìm ra lời giải có nghiệm là tối ưu nhất trong không gian nghiệm đó với thời gian cho phép hay không tìm ra cấu trúc tối ưu hơn thì dừng Phương 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 một cấu trúc có tổn thất công suất là nhỏ nhất

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

- Bước 1: một số cấu trúc mạng phân phối sẽ được tạo ra ban đầu

- Bước 2: mỗi cấu trúc tượng trưng cho đoạn đường mà kiến đã đi sẽ được tính toán hàm mục tiêu (giảm tổn thất công suất, cân bằng tải, v…v…)

- Bước 3: mỗi cấu trúc này sẽ được 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:

� : Dấu chân của kiến trên chặng đường xy của con kiến thứ i ϵ x và con kiến ϵ y, ở 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 được tạo ra cho mỗi đoạn đường

Sau khi các cấu trúc ban đầu tạo ra đã cập nhật vào ma trận dấu chân, ta sẽ chọn ra được cấu trúc tốt nhất trong số các cấu trúc ban đầu, các cấu trúc còn lại thì sẽ làm bay hơi dấu chân của các cấu trúc này bằng công thức (2.3)

Trong đó:

� : Cường độ dấu chân lớn nhất hang thứ i ϵ X

: Cường 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]

- Bước 5: nếu thời gian cho phép vẫn còn và các cấu trúc chọn vẫn còn thì ta quay lại bước 2

- Bước 6: nếu thời gian cho phép chấm dứt hay cấu trúc được chọn không còn thì ta dừng chương trình và xuất ra kết quả

c Ph ng pháp h thần kinh nhân t o (Artificial Neural Network ậ ANN)

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

- Thời 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 lưới điện và cần được 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 đã 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 lượng lớn các dữ liệu, Kim đã đề nghị chia hệ thống phân phối thành nhiều vùng phụ tải Tại mỗi vùng phụ tải, một hệ thống gồm hai ANN sẽ được 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 phương 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 được trạng thái lưới sau tái cấu trúc gần tối ưu Ngoài ra ANN còn có những nhược điểm khác như:

- Độ chính xác của lời giải khi dùng phương pháp ANN phụ thuộc vào độ chính xác của các tập huấn luyện Trong khi các tập huấn luyện thường chỉ gần đúng do áp dụng các phương pháp giải heuristic gần đúng

- Hệ thần kinh nhân tạo chỉ có khả năng giải đúng trong trường hợp cấu trúc mạng (số nút, nhánh, nguồn, …) không thay đổi như khi xây dựng tập huấn luyện Nếu cấu trúc mạng thay đổi như trường hợp thêm hay bớt nút phụ tải, nhánh hay nguồn thì phải xây dựng lại một tập huấn luyện mới

d Ph ng pháp tìm ki m TABU (Tabu Search ậ TS)

Khái niệm đầu tiên về bảng tìm kiếm (Tabu list) được dùng trong trí tuệ nhân tạo Không giống như một số giải thuật khác chẳng hạn như gen hay luyện kim, nó không liên quan đến những hiện tượng sinh học hay vật lý Giải thuật bảng tìm kiếm được đề cập bởi Fred Glover đầu những năm 1980 [2] và đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khoa học và kỹ thuật Trong lĩnh vực hệ thống điện dùng để giải quyết các vấn đề của bài toán tái cấu trúc lưới điện phân phối, để cực tiểu tổn thất trong các điều kiện vận hành bình thường Tabu Search là phương pháp tối ưu sử dụng cho các bài toán tối ưu tổ hợp

So sánh với giải thuật luyện kim và gen, Tabu Search có không gian tìm kiếm và quản lý tích cực hơn Giải thuật Tabu Search được khởi tạo với một cấu hình cơ bản, và nó sẽ trở thành cấu hình hiện tại Tại mỗi bước lặp của giải thuật , một cấu trúc lân cận sẽ được định nghĩa cho cấu trúc hiện tại, mỗi bước di chuyển tiếp theo

sẽ chọn ra cấu trúc tốt nhất lân cận Trong quá trình tìm kiếm, Tabu Search sử dụng một bộ nhớ được gọi là “Tabu list” dùng để lưu trữ các thuộc tính của các phương

án Các phương án trong “Tabu list” không thể là ứng cử của lần lặp kế tiếp, kết quả

là nó ngăn chặn việc lựa chọn phương án giống nhau nhiều lần và nghiệm cục bộ

Giải thuật tìm kiếm này đã và đang được áp dụng rộng rãi 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 được ứng dụng để tính toán các phương án tối ưu và gần tối ưu đối với bài toán tái cấu trúc theo các bước sau đây:

- Bước 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

- Bước 2: lựa chọn một phương án ngẫu nhiên từ không gian tìm kiếm: S0 ϵ Ω Các nghiệm này được thể hiện bởi số lượng khóa điện sẽ được mở trong suốt quá trình tái cấu trúc

- Bước 3: thiết lập kích thước của danh sách Tabu, số lần lặp lớn nhất và đặt

chỉ số lần lặp m = 1

- Bước 4: để phương án ban đầu thu được trong bước 2 là phương án hiện tại

và phương án tốt nhất: Sbest = S0, và Scurrent = S0

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

- Bước 6: tính toán hàm mục tiêu và kiểm tra phương án hiện tại có thỏa mãn các điều kiện ràng buộc Một hệ số phạt được thêm vào đối với sự vi phạm ràng buộc

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

là tổng của hàm mục tiêu và hàm phạt

- Bước 8: tạo ra một hệ các phương án trong miền lân cận của phương án hiện

tại Scurrent bằng cách thay đổi các khóa phải được mở ra Hệ các phương án

này được ký hiệu là Sneighbor

- Bước 9: tính toán mức độ mong muốn cho mỗi phương án của Sneighbor, và

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

- Bước 10: kiểm tra xem thuộc tính của phương án thu được trong bước 9 có

trong danh sách Tabu Nếu có, đi tới bước 11, hoặc ngược lại Scurrent =

Sneighbor_best và đi tới bước 12

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

hệ Scurrent = Sneighbor_best, ngược lại chọn một phương án tốt kế tiếp mà không có

trong danh sách Tabu để trở thành phương án hiện tại

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

- Bước 13: lặp lại từ bước 8 tới bước 12 cho tới khi số lần lặp lớn nhất đạt

- Bước 14: lặp lại bước 5 và xuất ra phương án tối ưu

e Ph ng pháp logic m (Fuzzy Logic)

Học thuyết điều khiển logic mờ được Lotfi Zadeh đưa ra năm 1965, đó là sự kết hợp giữa những giá trị chính xác khi tính toán bằng các công thức toán học và các giá trị thực nghiệm chấp nhận được

Parsad và Ranjan đề xuất một giải thuật gen đột biến mờ và những thỏa mãn

giải thuật tối ưu hóa đa mục tiêu rời rạc Các tính năng hấp dẫn của thuật toán là: xác định đúng cấu trúc lưới hình tia không cần cô lập các điểm tải bằng một chương trình mã hóa thích hợp và đặc tính hội tụ một cách hiệu quả do một đột

biến được điều chỉnh bằng cách sử dụng logic mờ

Một cách tổng quát, một hệ thống mờ là một tập hợp các quy tắc dưới dạng If … Else … Việc thiết kế một hệ thống mờ mang rất nhiều tính chủ quan, nó phụ thuộc vào kinh nghiệm và kiến thức của người thiết kế Ngày nay, tuy kỹ thuật mờ đã phát triển vượt bậc nhưng vẫn chưa có một cách thức chính quy và hiệu quả để thiết kế một hệ thống mờ

Định nghĩa tập mờ: tập mờ F xác định trên tập kinh điển X là một tập mà mỗi

phần tử của nó là một cặp giá trị (x, µF(x )), với x ϵ X và µ F(x) là một ánh xạ:

Hình 2.6: Tập mờ và tập rõ

f Gi i thu t di truy n (Genetic Algorithm ậ GA)

Giải thuật di truyền-GA do D.E Goldberg đề xuất năm 1968, sau này được phát triển bởi 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 ưu nhất, hoàn hảo nhất Đây được xem như một tiền đề đúng, không chứng minh được, nhưng phù hợp với thực tế khách quan Tư tưởng chính của giải thuật di truyền là ban đầu phát sinh

ra một lúc nhiều lời giải khác nhau song song Sau đó những lời giải được tạo ra, chọn những lời giải tốt nhất để làm cơ sở phát sinh ra những lời giải sau với nguyên tắc ‘càng về sau’ càng tốt hơn Quá trình đó cứ tiếp diễn cho đến khi tìm được lời giải tối ưu trong thời gian cho phép Mục tiêu chính của giải thuật di truyền không nhằm đưa ra lời giải chính xác mà đưa ra lời giải tương đối chính xác trong thời gian cho phép Giải thuật di truyền tuy dựa trên tính ngẫu nhiên nhưng ngẫu nhiên

có sự điều khiển.Tính tối ưu của quá trình tiến hoá thể hiện ở chỗ thế hệ sau bao giờ cũng tốt hơn (phát triển hơn, hoàn thiện hơn và phù hợp với môi trường hơn) thế hệ trước

Giải thuật này thích hợp cho việc tìm kiếm các bài toán có không gian nghiệm lớn như: bài toán tìm kiếm mật mã khóa có 30 chữ số… Bên cạnh đó, bài toán tái cấu trúc mạng phân phối điện với số lượng khóa vô cùng lớn nên không gian

nghiệm của bài toán này rất lớn, bài toán này đòi hỏi phải tìm ra được cấu trúc tối

ưu trong thời gian nhanh nhất Như vậy thuật toán di truyền đều mô phỏng bốn quá trình tiến hoá cơ bản: lai ghép, đột biến, sinh sản, chọn lọc tự nhiên Từ ý tưởng và đặc điểm của giải thuật di truyền, ta nhận xét giải thuật này rất thích hợp để giải bài toán tái cấu trúc

Các bước quan trọng trong việc áp dụng giải thuật gen vào bài toán tái cấu trúc:

- Bước 1: chọn ra một số cấu trúc ngẫu nhiên có thể tìm được trong mạng phân phối điện

- Bước 2: kí hiệu các khóa phân đoạn đóng (sectionalize switches) trong mạng phân phối là 0; các khóa chuyển mạch thường mở (tie switches) là 1

- Bước 3: tìm hệ số thích nghi và hàm mục tiêu cho từng cấu trúc đã được tạo

ra ban đầu

- Bước 4: chọn ra được cấu trúc tốt nhất dựa vào hàm mục tiêu, tiếp theo đem cấu trúc này thay đổi một 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 ϵ (-1, 1) với cùng xác suất GGAP đột biến

k : Giá trị ngẫu nhiên ϵ (1, PRECI)

∑

a j : Từng vị trí khóa đóng mở đã được mã hóa thành chuỗi nhị phân (0 hoặc 1)

- Bước 5: tính các hệ số thích nghi và hàm mục tiêu cho cấu trúc vừa mới tạo

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

- Bước 6: nếu chưa hết thời gian cho phép thì lập lại bước 4 để tìm cấu trúc mới

- Bước 7: nếu thời gian cho phép chấm dứt thì dừng chương trình tìm kiếm và báo cáo kết quả tính được

 u điểm:

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

- Do xét không gian tìm kiếm rộng và bao quát, nhờ quá trình chọn lọc, lai hóa

và đột biến nên kết quả đạt được thường là tối ưu toàn cục

- Đây là một phương pháp giải đầy tiềm năng Trong tương lai nếu cải tiến được 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

g Ph ng pháp bầy đàn (Particle Swarm Method ậ PSO)

Eberhart và Kennedy đã đề xuất phương pháp tối bầy đàn thông minh vào năm

1995, bản chất của phương pháp là hành vi thông minh của các thể khi tìm ra đường

đi ngắn nhất Nền tảng của phương pháp gồm các bước sau: chọn bước di chuyển từ các nơi gần nhất → đi về phía đích → đi đến trung tâm bầy đàn

Từ những ý tưởng trên, sơ đồ của phương pháp PSO như sau:

Hình 2.7: Sơ đồ chung của phương pháp bầy đàn (PSO)

Tóm lại phương pháp này được lấy cảm hứng từ các hành vi xã hội của

một đàn chim di cư cố gắng để đến được một điểm đến không được biết trước Mỗi giải pháp là một con chim trong đàn và được gọi như là một "phần tử"

tương tự như một nhiễm sắc thể trong GA Phương pháp này được sử dụng hiệu

quả trong việc tìm kiếm cho các giải pháp tối ưu

Bắt đầu Tạo ra các điều kiện ban đầu cho mỗi cá thể

 CHƯƠNG III:

PHƯƠNG PHÁP TI P CẬN

1 BÀI TOÁN TÁI C U TRỎC M NG ĐỂ GIẢM TỔN TH T CÔNG SU T

Lưới điện phân phối đặc trưng là mạng vòng nhưng vận hành hở Vấn đề tiếp theo là phải đóng mở các khóa trong mỗi vòng sao cho tổn thất trên lưới điện phân phối đặc trưng là nhỏ nhất Để làm được điều này ta cần phải có hàm mục tiêu để có thể tìm kiếm cấu trúc sao cho tổn thất là nhỏ nhất:

( ) Trong đó là tổng tổn thất của toàn lưới điện

Giả sử sơ đồ đơn tuyến của một phát tuyến có dạng như sau:

Hình 3.1: Sơ đồ đơn tuyến của một phát tuyến

Công suất thực và công suất phản kháng chạy trên nhánh (i +1) lần lượt được

tính theo công thức gần đúng sau:

[

| | ]

[

| | ]

Từ phương trình (3.2) suy ra tổn thất công suất tác dụng của một phần đường

dây giữa nút i và nút i+1 được tính như sau:

P1, Q1 Pi-1, Qi-1 Pi, Qi Pi+1, Qi+1 Pn, Qn

P0, Q0

PL1, QL1 PL1-1, QL1-1 PLi, QLi PL1+1, QL1+1 PLn, QLn

[

| | ] Trong đó:

V i : Điện áp tại nút thứ i

Hàm mục tiêu của bài toán tái cấu trúc mạng để giảm tổn thất công suất có thể được viết lại như sau:

∑ [

| | ]

Trong đó n là tổn số nút có trong lưới điện phân phối

Bên cạnh hàm mục tiêu (3.5), bài toán còn có những điều kiện ràng buộc riêng Nếu chúng bị vi phạm thì bài toán lập tức dừng và không thỏa Dưới đây là các ràng buộc của bài toán trong luận văn này:

- Biên độ điện áp tại mỗi nút phải được duy trì trong giới hạn cho phép

| |

- Dòng điện trên mỗi nhánh không được vượt quá khả năng mang dòng của nó

| |

- Cấu trúc mạng phải là hình tia

- Tất cả các điểm tải đều phải được cấp điện

Trong đó:

I k : Dòng điện trên nhánh thứ k

2 BÀI TOÁN TÁI C U TRỎC M NG ĐỂ CÂN B NG TẢI

Trên lưới điện phân phối thường có nhiều dạng tải như: tải sinh hoạt, tải thương mại và tải công nghiệp, các loại tải này thay đôi theo thời gian Mỗi loại tải thì có các đặc tính và yêu cầu khác nhau Điều này dẫn tới một thực tế rằng một số phần của lưới điện phân phối trở nên quá tải vào các thời điểm nhất định và non tải vào các thời điểm khác trong ngày Vì vậy, tại các giờ cao điểm trong ngày, chúng ta cần phải điều chỉnh lại cấu trúc mạng để tránh quá tải cho một số tuyến dây và giảm thiểu tổn thất

Chỉ số cân bằng tải trên đường dây được định nghĩa như là một thước đo, nhánh

đó có thể mang được bao nhiêu tải mà không vượt quá giới hạn mang tải cho phép Mục tiêu là tối ưu hóa các chỉ số cân bằng tải trên mỗi đường dây dẫn tới chỉ số cân bằng tải của toàn hệ thống được cực tiểu Hàm mục tiêu cho việc giảm thiểu chỉ số cân bằng tải (Load Balancing Index – LBI) [11] được thể hiện như sau:

∑ || |

|

Trong đó:

B : Tập hợp các nhánh tạo thành các vòng trong mạng

L k : Chiều dài của nhánh thứ k

I k : Dòng điện trên nhánh thứ k

Bên cạnh hàm mục tiêu (3.8), bài toán cũng phải thỏa mãn các điều kiện ràng buộc đã được trình bày ở phần trên Theo một số tác giả [16], chiều dài đường dây

có thể mâu thuẫn với nhau và không thể tính toán thủ công bằng những kỹ thuật tối

ưu đơn lẻ thông thường Công thức đa mục tiêu sử dụng logic mờ xác định tổn thất công suất và chỉ số cân bằng tải nhỏ nhất được đề xuất Phương pháp này cho phép người làm quyết định sự thỏa hiệp tốt nhất giữa các mục tiêu, khả năng chọn lựa quyết định cuối cùng trên nền tảng quan điểm xem xét của họ về việc cân bằng tốt nhất những giải pháp thỏa đáng trong một diện rộng mà không vi phạm các ràng buộc của bài toán

3.2 Các hàm m c tiêu c a bài toán

 Hàm m c tiêu cho t n th t công su t:

Mục tiêu của hàm tổn thất công suất chính là việc đi tìm lượng công suất tổn thất trên lưới sau khi tái cấu trúc sẽ giảm đi lớn nhất so với trường hợp ban đầu, trước khi tái cấu trúc

{ } Trong đó:

: Tổn thất công suất với cấu trúc mạng ban đầu

: Tổn thất công suất với cấu trúc mạng thứ i

 Hàm m c tiêu cho vi c cân bằng t i:

Mục tiêu của hàm cân bằng tải chính là việc đi tìm chỉ số cân bằng tải sau khi tái cấu trúc có lượng giảm đi lớn nhất so với chỉ số cân bằng tải ban đầu { } Trong đó:

: Chỉ số cân bằng tải với cấu trúc mạng ban đầu

: Chỉ số cân bằng tải với cấu trúc mạng thứ i

3.3 Logic m và gi i pháp tìm hàm m c tiêu chung cho bài toán

Như đã trình bày lý thuyết phương pháp logic mờ ở Chương II – Nghiên cứu tổng quan, từ hàm mục tiêu đã đề xuất, chúng ta sẽ suy ra được các hàm thuộc của chúng, tức là các hàm mục tiêu trên được làm mờ đi

Dưới đây là các đề xuất của chúng tôi về các hàm thuộc cho các hàm mục tiêu:

 Hàm thu c cho t n th t công su t

Hình 3.2: Hàm thuộc cho tổn thất công suất

1

0

� ������

������ ����� �� ����

( )

{

 Hàm thu c cho chỉ s cân bằng t i

Hình 3.3: Hàm thuộc cho chỉ số cân bằng tải

{

 Gi i pháp c a bài toán đa m c tiêu

Như vậy các hàm mục tiêu đã được làm mờ thành các giá trị nhỏ hơn 1, vấn đề bây giờ là dùng giải pháp nào để đạt được sự thỏa thuận giữa các hàm mục tiêu này, tìm ra giải pháp tối ưu cho bài toán mà không vi phạm các điều kiện ràng buộc Ý tưởng cơ bản ở đây chính là kết hợp tất cả các hàm mục tiêu đơn lẻ ở trên thành một hàm mục tiêu duy nhất

Theo đề xuất của Bellman – Zadeh, khi các hàm mục tiêu có cùng vai trò tác động như nhau trong bài toán, không có mục tiêu nào quan trọng hơn mục tiêu nào, thì giải pháp đưa ra là:

1

0

� ����

{ ( { })} Trong đó:

: Hàm thuộc cho mục tiêu thứ k

: Hàm mục tiêu thứ k cho cấu trúc mạng thứ i.s

Tuy nhiên, bài toán của chúng ta lại có các mục tiêu có mức độ quan trọng khác nhau, cho nên một giải pháp được biết đến đó là tính tổng các hàm các hàm mục tiêu trên Nhưng có thêm vào mỗi trọng số cho từng hàm mục tiêu Dưới đây là giải pháp của tôi đưa ra cho bài toán này:

Như vậy là ta đã xây dựng xong một hàm đa mục tiêu theo hướng mở

4 XÂY D NG GIẢI THUẬT KIỂM TRA ĐI U KIỆN HÌNH TIA

Bài toán tái trúc lưới điện phân phối là phải đi tìm một cấu trúc vận hành hình tia, mà giảm thiểu được tổn thất cho hệ thống đồng thời cũng phải thỏa mãn các điều kiện ràng buộc Do đó ta cần đảm bảo rằng cấu trúc vận hành của mạng sau khi tái cấu trúc phải là hình tia Mục tiêu của phần này là đi xây dựng một thuật toán kiểm tra điều kiện hình tia cho các cấu hình mới phát sinh trong quá trình tìm kiếm

Từ lý thuyết đồ thị, một lưới điện phân phối có thể được biểu diễn dưới dạng một giản đồ bao gồm tập hợp các nút N và các nhánh B Trong lý thuyết này thì bất

kỳ giản đồ nào không chứa các vòng thì được xem như một giản đồ cây ký hiệu là

G Cây G này có E = V – 1, với E là tổng số lượng các nhánh và V là tổng số lượng các nút

Đầu tiên, ta sẽ xây dựng một ma trận gọi là ma trận liên thuộc nút và nhánh, ký hiệu là M Các phần tử của ma trận này được tạo ra từ 0 và 1 Số hàng của ma trận này bằng với số lượng nút của hệ thống, tương tự ta có số cột bằng với số nhánh của

hệ thống Trong ma trận này, nếu bất kỳ các nút và nhánh nào được liên kết với nhau, thì phần tử tại vị trí đó bằng 1, ngược lại phần tử đó bằng 0

Bước tiếp theo, ta sẽ đi xác định các nút chỉ được kết nối với một nhánh duy nhất (hay còn gọi là nút bậc một) Nếu tổng của các phần tử trong một hàng của ma trận M bằng 1, những nút tương ứng với hàng đó sẽ là nút bậc một Sau khi đã xác định được các nút bậc một, những nhánh mà kết nối với các nút này sẽ được cắt ra, tức là các phần tử bằng 1 của cột tương ứng với nhánh cắt ra sẽ được thay bằng 0 Quá trình này được lặp đi lặp lại cho tới khi không còn nút bậc một (nút chỉ có một nhánh kết nối tới) nào trong hệ thống nữa

Cuối cùng, sau khi cắt hết các nhánh kết nối với nút bậc một ra, ta sẽ được ma trận liên thuộc mới M’ Nếu trong ma trận M’không còn nhánh nào nữa (tức là tổng của ma trận M’ bằng 0) thì cấu hình mạng đó là hình tia, còn ngược lại vẫn còn nhánh trong ma trận M’ (tức là tổng của ma trận M’ khác 0) thì cấu hình mạng đó không phải là hình tia và cấu hình đó bị loại bỏ ra khỏi bài toán tái cấu trúc

Ngoài ra, từ ma trận liên thuộc nút và nhánh M, ta cũng có thể xác định được tất

cả các nút có đều được cấp nguồn hay không Nếu như tổng các phần tử trong một hàng của ma trận liên thuộc M bằng 0, điều này chỉ ra rằng trong hệ thống có một nút không được cấp điện, cấu hình này cũng không được chấp nhận