Phân bố tối ưu công suất trong hệ thống điện bằng thuật toán PSO

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT PHÂN BỐ TỐI ƯU CÔNG SUẤT TRONG HỆ THỐNG ĐIỆN BẰNG THUẬT TOÁN PSO... iv TÓM TẮT Luận văn này giới thiệu vể thuật toán PSO, các ứng

Trang 1

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT

THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

LUẬN VĂN THẠC SĨ HUỲNH NGỌC NHẨN

NGÀNH: THIẾT BỊ MẠNG VÀ NHÀ MÁY ĐIỆN - 605250

Tp Hồ Chí Minh, 2012

S 0 9

PHÂN BỐ TỐI ƯU CÔNG SUẤT TRONG

HỆ THỐNG ĐIỆN BẰNG THUẬT TOÁN PSO

S KC 0 0 3 5 9 4

Trang 2

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT

PHÂN BỐ TỐI ƯU CÔNG SUẤT TRONG HỆ THỐNG ĐIỆN

BẰNG THUẬT TOÁN PSO

Trang 3

i

LÝ LỊCH KHOA HỌC

(Dùng cho nghiên cứu sinh & học viên cao học)

I LÝ LỊCH SƠ LƯỢC

Họ và tên: HUỲNH NGỌC NHẨN Giới tính: Nam

Ngày, tháng, năm sinh: 01– 11 – 1984 Nơi sinh: Đồng Tháp

Quê quán: Đồng Tháp Dân tộc: Kinh

Địa chỉ liên lạc: Nhà số 14, đường số 3, tổ 5, khu phố 6, phường Trường Thọ, quận Thủ Đức, thành phố Hồ Chí Minh

Điện thoại: 0904786460

Email: hnnhan@gmail.com

II QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO:

1 Đại học:

Hệ đào tạo: Chính quy

Thời gian đào tạo: Từ năm 2002 đến năm 2007

Nơi học: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp.Hồ Chí Minh

Ngành học: Điện Khí Hóa và Cung Cấp Điện

Tên đồ án tốt nghiệp: Ứng dụng fuzy logic điều khiển tốc độ động cơ điện một chiều

Thời gian bảo vệ đề tài tốt nghiệp: 12/2006, tại trường Đại học Sư phạm

Kỹ thuật Tp.Hồ Chí Minh

Người hướng dẫn: Ths Lê Thanh Hoàng

2 Cao học:

Hệ đào tạo: Chính quy

Thời gian đào tạo: Từ 2010 đến 2012

Nơi học: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp.Hồ Chí Minh

Ngành học: Thiết bị, mạng và nhà máy điện

Trang 4

Người hướng dẫn: Ts Vũ Phan Tú

III QUÁ TRÌNH CÔNG TÁC CHUYÊN MÔN KỂ TỪ KHI TỐT NGHIỆP

ĐẠI HỌC

Thời gian Nơi công tác Công việc đảm nhiệm

Từ 4/2007 đến 3/2010 Công ty Air liquide

Vietnam Lô I, 2A Khu công nghệ cao, Quận 9, thành phố Hồ Chí Minh

Kỹ sư điện

Từ 4/2010 đến nay Chi nhánh Công ty

Med-aid, Inc 96 Tân Sơn Hòa Phường 2, Quận Tân Bình, thành phố Hồ Chí Minh

Kỹ sư phòng kỹ thuật

Xác nhận của cơ quan

(Ký tên, đóng dấu)

Ngày tháng năm 2012 Người khai ký tên

Huỳnh Ngọc Nhẩn

Trang 5

ii

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi

Các số liệu và kết quả nêu trong luận văn là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình khác

Xin kính chúc sức khỏe và chân thành cảm ơn !

TP Hồ Chí Minh, tháng 10 năm 2012

Học viên thực hiện

Huỳnh Ngọc Nhẩn

Trang 6

iii

LỜI CẢM ƠN

Tôi xin chân thành cảm ơn TS VŨ PHAN TÚ, người thầy đã đề ra

phương hướng, hết lòng chỉ bảo, tận tình hướng dẫn và dìu dắt trong

suốt thời gian tôi học tập và thực hiện luận văn tốt nghiệp này

Tôi xin chân thành cảm ơn quý Thầy Cô trong Ban Giám hiệu, Ban

chủ nhiệm Khoa Điện – Điện tử, Phòng Quản lý Khoa học – Quan hệ

quốc tế - Sau đại học và thư viện Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật

TP.Hồ Chí Minh đã nhiệt tình giúp đỡ và tạo điều kiện thuận lợi cho tôi

hoàn thành luận văn tốt nghiệp này

Xin cảm ơn bố mẹ đã nuôi con khôn lớn và tạo mọi điều kiện để

con học tập tốt trong suốt quãng đời vừa qua và để con có được như

ngày hôm nay

Xin cảm ơn người thân trong gia đình, bạn bè, đồng nghiệp và các

bạn học cùng khóa đã giúp đỡ, động viên, góp ý xây dựng trong thời gian

nghiên cứu, học tập và thực hiện luận văn này

Xin kính chúc sức khỏe và chân thành cảm ơn !

Trang 7

iv

TÓM TẮT

Luận văn này giới thiệu vể thuật toán PSO, các ứng dụng của thuật toán trong một số ngành kỹ thuật, các phương pháp tối ưu phân bố công suất trong hệ thống điện

Luận văn trình bày phương pháp thuật toán PSO và Chaos-PSO để giải quyết bài toán phân bố tối ưu trong hệ thống điện Thuật toán đã thành công trong việc tìm điểm tối ưu với tốc độ hội tụ nhanh chóng Luận văn áp dụng vào giải quyết bài toán cho mạng điện IEEE 30bus từ source matpower4.1 Trong từng bài toán kết hợp PSO và Chaos-PSO cụ thể đã so sánh, nhận xét kết quả hội tụ của hàm chi phí

và phân bố công suất tối ưu tại các nút là tin cậy Kết quả đạt được của thuật toán cho thấy khả năng linh hoạt, mạnh mẽ của thuật toán PSO và Chaos-PSO trong việc giải tối ưu toàn cục mà các phương pháp tối ưu số khó đạt được Giải thuật bài toán hoàn toàn có thể áp dụng trong mạng điện có số lượng nhà máy lớn

Tuy nhiên, thuật toán PSO cũng có những nhược điểm là kết quả tính toán phụ thuộc nhiều vào thông số cài đặt thuật toán và do kinh nghiệm của người lập trình do đó mất rất nhiều thời gian công sức để thử nghiệm và kiểm tra

Trang 8

v

ABSTRACT

This thesis introduces the PSO algorithm, the application of the PSO algorithm in a number of engineering disciplines, the optimal flow power method in the power system

This thesis presents methods PSO and Chaos-PSO algorithm to solve the problem of optimal flow power system The algorithm was successful in finding the optimal point with fast convergence speed This thesis applied to solve the problem for the IEEE 30bus system from source matpower4.1 In each case of combination PSO and Chaos-PSO specific comparison, review the results of the convergence of the cost function and the optimal flow power at the nodes are trusted The results of the algorithm show that flexibility, powerful Chaos-PSO and PSO algorithm in the global optimal solution that the optimal method is difficult to achieve Problem completely algorithms can be applied in large number of plant networks

However, the PSO algorithm also has the drawback is that the calculation results depends on the settings and algorithms depends experienced programmers because it takes a lot of time and effort to test and inspect

Trang 9

viii

DANH SÁCH CÁC HÌNH

Hình 1.1 Biểu diễn đường cong hội tụ các phương pháp 2

Hình 2.1 Quá trình bơi của đàn cá 9

Hình 2.2 Quá trình bay của đàn chim 10

Hình 2.3 Số lượng bài báo về PSO mỗi năm ở tất cả các lĩnh 12

Hình 2.4 Số lượng bài báo liên quan đến PSO mỗi năm trong lĩnh vực điện 13

Hình 2.5 Nguyên lý thay đổi vị trí của thuật toán PSO 22

Hình 2.6 Trọng quán tính số thay đổi theo quy luật chaotic sequences 30

Hình 2.7 Minh họa vận hành chéo 30

Hình 4.1 Sự hội tụ của hàm chi phí PSO-1 68

Hình 4.4 Sự hội tụ của hàm chi phí Chaos-PSO-1 72

Trang 10

ix

DANH SÁCH CÁC BẢNG

Bảng 1.1 Bảng so sánh kết quả với các phương pháp khác 2

Bảng 1.2 Các thông số của thuật toán MPSO 3

Bảng 1.3 So sánh với các phương pháp khác 3

Bảng 1.4 Kết quả thí nghiệm trên hệ thống IEEE 6- Bus 4

Bảng 4.1Giới hạn điện áp và công suất mạng IEEE 30 nút 62

Bảng 4.2 Các hệ số chi phí mạng IEEE 30 nút 63

Bảng 4.3 Công suất tối ưu tại các nút trường hợp PSO-1 67

Bảng 4.6 Chọn thông số Chaos-PSO-1 71

Bảng 4.7 Công suất tối ưu tại các nút trường hợp Chaos-PSO-1 72

Bảng 4.18So sánh chi phítrongcáctrườnghợp 84

Trang 11

x

CHỮ VIẾT TẮT TRONG LUẬN VĂN

ACO Ant Colony Optimization

CHAOS Chaotic sequence and crossover operation

ELD Economic Load Dispatch

Trang 12

vi

MỤC LỤC

LÝ LỊCH KHOA HỌC i

LỜI CAM ĐOAN ii

LỜI CẢM ƠN iii

TÓM TẮT iv

ABSTRACT v

MỤC LỤC vi

DANH SÁCH CÁC HÌNH ix

DANH SÁCH CÁC BẢNG x

CHỮ VIẾT TẮT TRONG LUẬN VĂN xii

Chương 1: Tổng quan 1.1 Đặt vấn đề 1

1.2 Một số công trình nghiên cứu liên quan 2

1.3 Nhận xét chung 3

1.4 Ý nghĩa khoa học và điểm mới của luận văn 3

1.5 Phạm vi nghiên cứu của luận văn 4

1.6 Mục tiêu cần đạt được của luận văn 4

1.7 Phương pháp nghiên cứu 5

Chương 2: Thuật toán PSO 2.1 Khái niệm chung 5

2.2 Đặc điểm của PSO 7

2.3 Ưu điểm của PSO 7

2.4 Ứng dụng của PSO 8

2.4.1 Ứng dụng của PSO trong một số lĩnh vực 8

2.4.2 Ứng dụng PSO trong hệ thống điện 10

2.4.3 Điều độ kinh tế 14

2.4.4 Điều khiển công suất phản kháng và giảm tổn thất công suất 15

2.4.5 Tối ưu phân bố công suất (OPF) .16

2.4.6 Thiết kế điều khiển hệ thống điện 16

2.4.7 Huấn luyện mạng Nơron 17

Trang 13

vii

2.4.8 Những lĩnh vực khác trong hệ thống điện 17

2.5 Vận hành của thuật toán PSO 18

2.6 Biểu thức cơ bản của PSO 21

2.7 Giải thuật PSO 23

2.8 Giải thuật đề nghị 28

2.9 Thuật toán Chaos-PSO 29

2.9.1 Ứng dụng chao sequences trong PSO 29

2.9.2 Vận hành chéo .31

2.9.3 Thuật toán Chaos-PSO 31

Chương 3: Bài toán OPF trong hệ thống điện 3.1 Cơ sở lý thuyết bài toán OPF 35

3.1.1 Lịch sử phát triển và lý thuyết cơ bản 35

3.1.2.Cơ sở toán học của bài toán OPF 35

3.1.3 Tổng quan về phương pháp đã áp dụng giải bài toán OPF 38

3.1.4 Phương pháp dựa trên trí tuệ nhân tạo và tiến hóa 50

Chương 4: Ứng dụng PSO vào bài toán OPF 4.1 Giải thuật đề nghị 55

4.2 Phân bố công suất tối ưu trong mạng điện IEEE 30 nút 62

4.2.1 Thông số đầu vào mạng IEEE 30 nút 62

4.2.1.1 Trường hợp PSO-1 67

4.3.1 Trường hợp Chaos-PSO-1 71

Chương 5: Kết luận 5.1 Tổng kết đề tài 83

5.2 Hướng phát triển của đề tài 84

Trang 14

viii

5.3 Lời kết 85 Tài liệu tham khảo

Trang 15

1

Chương 1 TỔNG QUAN 1.1 Đặt vấn đề

Ngày nay nhu cầu năng lượng đang là vấn đề thời sự cho sự phát triển của nền kinh tế, trong đó năng lượng điện đóng vai trò then chốt Hệ thống điện liên tục được mở rộng, phát triển cả về nguồn và đường dây truyền tải Nhu cầu sử dụng năng lượng đã và đang trở thành vấn đề cấp thiết mang tính sống còn cho sự phát triển của các nền kinh tế Trong đó, năng lượng điện đóng một vai trò đặt biệt quan trọng

Cùng với xu thế phát triển của khoa học, kỹ thuật chung của thế giới Đảng

và nhà nước đã định hướng, nước ta sẽ trở thành nước công nghiệp Các khu chế xuất, các khu công nghiệp đã và đang được tập trung phát triển rất nhanh Vì vậy, nhu cầu của phụ tải cũng sẽ không ngừng phát triển Từ đó, hệ thống điện cũng sẽ được liên tục mở rộng, phát triển cả về nguồn phát, đường dây truyền tải và hệ thống phân phối

Do đặc điểm, phân bố và nhu cầu của phụ tải ở nước ta là không đồng đều về không gian và thời gian Phụ tải tập trung ở các thành phố lớn và các khu công nghiệp, thưa thớt ở nông thôn, miền núi Cho nên dòng phân bố công suất trên đường dây truyền tải cũng không đồng đều và thay đổi liên tục theo thời gian Theo

số liệu nhận được từ các công ty Điện Lực thì cùng một thời điểm trên hệ thống có một số đường dây bị quá tải trong khi các đường dây khác vận hành non tải

Do vậy, việc sử dụng hiệu quả, tối ưu tổn thất công suất trong hệ thống điện đang là hướng nghiên cứu rất được nhiều người quan tâm

1.2 Tóm tắt sơ lược các bài báo khoa học có liên quan đến đề tài

 An Improved Particle Swarm Optimization Algorithm For Optimal

Power Flow (của các tác giả Weibing Lui, Min Li, Xianjia Wang)

Bài báo giới thiệu phương pháp multi-start để khắc phục hiện tượng hội tụ sớm

Dùng phương pháp PSO cải tiến (IPSO) là kết hợp giữa multi-start và thuật toán PSO cổ điển, để giải bài toán tối ưu hóa dòng phân bố công suất trong hệ thống điện

Ưu điểm của bài báo

Trang 16

2

Vấn đề hội tụ sớm xảy ra khi tìm ra một phần tử tối ưu cục bộ khi đó tất cả các phần

tử khác trong quần thể di chuyển đến gần phần tử này và các phần tử sẽ rơi vào vùng tiến lui điều khó của điểm tối ưu cục bộ Đây là khó khăn thường xảy ra khi sử dụng thuật toán PSO Bài báo này trình bày ưu điểm của thuật toán là khắc phục hiện tượng hội tụ sớm và tìm ra điểm tối ưu toàn cục với thời gian hội tụ nhanh

So sánh kết quả và đóng góp của bài báo

Áp dụng thuật toán IPSO vào hệ thống điện IEEE 30 nút

Bảng 1.1: Bảng so sánh kết quả với các phương pháp khác

Hình 1.1: Biểu diễn đường cong hội tụ các phương pháp

Từ việc so sánh kết quả về chi phí nhiên liệu, công suất máy phát, tổn thất công suất và thời gian xử lý của thuật toán IPSO với thuật toán di truyền (GA), và thuật toán PSO cổ điển, đã thể hiện được những ưu điểm của thuật toán IPSO

Trang 17

Ƣu điểm của thuật toán

Bài báo này đưa ra một phương pháp mới để giải quyết vấn đề tối ưu hóa dòng phân bố công suất Đó là thuật toán PSO sửa đổi (MPSO) và kiểm chứng tính ưu điểm của phương pháp mới này Bài toán sẽ giảm đi số vòng lặp Tốc độ hội tụ sẽ nhanh hơn thuật toán PSO cổ điển

So sánh kết quả và đóng góp của bài báo

Việc đánh giá, thuật toán MPSO đã được thực hiện trên mạng điện IEEE 30 nút và được so sánh với thuật toán PSO cổ điển, thuật toán PSO cải tiến, thuật toán GA để chứng minh những ưu điểm của thuật toán

Bảng 1.2: Các thông số của thuật toán MPSO

Trang 18

4

Bang 1.3: So sánh với các phương pháp khác

 Multiobjective Particle Optimization for Optimal Power Flow Problem

(của tác giả, M.A Abido)

Bài báo này đưa ra một phương pháp PSO mới có thể áp dụng vào giải bài toán tối ưu hóa dòng công suất với nhiều đối tượng cần tối ưu chỉ trong một lần chạy chương trình giúp giảm được thời gian mà vẫn đảm bảo được sự cân bằng mức tối ưu hợp lý nhất giữa 2 đối tượng Cụ thể là tối ưu đồng thời chi phí nhiên liệu và

sự ổn định điện áp trong bài toán tối ưu dòng công suất

Đây là sự chuyển đổi từ phương pháp PSO cổ điển sang phương pháp PSO nhiều đối tượng (MOPSO) đòi hỏi sự định nghĩa lại các cá thể tối ưu cục bộ và toàn cục trong miền tối ưu nhiều đối tượng Kỹ thuật tạo chùm đã được sử dụng, để quản

lý kích thước của tập tối ưu Pareto

Ƣu điểm và so sánh kết quả

Từ kết quả thí nghiệm trên hệ thống 6-bus, đã chỉ ra sự hiệu quả của phương pháp MOPSO trong việc giải quyết các vấn đề OPF nhiều đối tượng và tạo ra nhiều giải pháp tối ưu Pareto chỉ trong lần chạy chương trình

Bảng 1.4: Kết quả thí nghiệm trên hệ thống IEEE 6- Bus

Trang 19

5

 An Improve Particle Swarm Optimization for Optimal Power Flow (của

các tác giả, S.He, J.I.Men, E.Prempain, Q.H.Wu, J Fitch, S.Mann)

Bài báo này đưa ra một phương pháp PSO cải tiến (MPSO) cho vấn đề phân

bố dòng công suất tối ưu

Giới thiệu các phương pháp đã từng được sử dụng để giải quyết bài toán OPF (lập trình không tuyến tính ( NLP), lập trình bậc hai (QP), lập trình tuyến tính (LP), phương pháp điểm trong - thuật toán di truyền (GA), lập trình tiến hóa (EP), thuật toán tiến hóa (ES) và phương pháp PSO cổ điển

Đưa ra các vấn đề cơ bản của bài toán OPF và cách giải quyết dùng phương pháp hàm phạt để đưa bài toán ràng buộc về dạng chuỗi của các vấn đề không ràng buộc Trình bày thuật toán PSO cổ điển và đưa ra phương pháp cải tiến PSOPC

Ƣu điểm và so sánh kết quả

Giải bài toán OPF trong mạng điện IEEE 30- Bus và so sánh kết quả giữa các phương pháp trong 3 trường hợp:

- Tối thiểu nhiên liệu

- Tối ưu chi phí nhiên liệu và cải thiện chất lượngđiện áp

- Tối ưu chi phí nhiên liệu và tăng cường ổn định điện áp

Kết quả PSOPC PSO Gradient EGA Fuel cost($/h) 802.0477 802.41 813.74 802.6087

∑voltage devitions 0.8089 0.8765 1.4602 0.8073

0.1383 0.1381 0.1384 0.1394

Từ kết quả thu được đã chứng minh được ưu điểm của phương pháp PSOPS

so với phương pháp PSO cổ điển

 An Improved PSO Based Solution For The Optimal Power Flow

Problems (của các tác giả, H Shayeghi, H.A Shayanfar, A Shojaei)

Thuật toán PSO chủ yếu áp dụng để giải các bài toán có biến không ràng buộc Đối với những bài toán có ràng buộc như bài toán tối ưu hóa dòng phân bố công suất (OPF) thì phương pháp hàm phạt được sử dụng phổ biến nhất để đưa bài toán về dạng không ràng buộc, bằng cách này có thể sử dụng thuật toán PSO để giải bài toán OPF Nhưng không phải lúc nào cũng có thể kết hợp tốt phương pháp hàm phạt với thuật toán PSO bởi vì:

Định dạng
Số trang	22
Dung lượng	7,45 MB