Áp dụng thuật toán PSO cải tiến tối ưu vị trí và dung lượng tụ bù trong lưới điện phân phối

Phương pháp PSO-CF đề xuất giải bài toán CAPO với các hàm mục tiêu khác nhau như tối thiểu hóa tổn thất công suất, cải thiện điện áp cục bộ, tăng khả năng ổn định điện áp, cực tiểu chi p

Trang 1

k TP.Hồ Chí Minh, thảng 06 năm 2016

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỔ HỒ CHÍ MINH

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA KHOA ĐIỆN - ĐIỆN TỬ

BỘ MÔN HỆ THỐNG ĐIỆN

- oOo -

NGUYÊN NGỌC HÒA

ÁP DỤNG THUẬT TOÁN PSO CẢI TIẾN TỐI ƯU VỊ TRÍ

VÀ DUNG LƯỢNG TỤ BÙ TRONG LƯỚI ĐIỆN PHÂN

Trang 2

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

NGUYỄN NGỌC HÒA

ÁP DỤNG THUẬT TOÁN PSO CẢI TIẾN TỐI ƯU VỊ TRÍ

VÀ DUNG LƯỢNG TỤ BÙ TRONG LƯỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI

Chuyên ngành: KỸ THUẬT ĐIỆN

Mã số : 60520202

LUẬN VĂN THẠC SĨ

TP, Hồ Chỉ Minh, thảng 06 năm 2016

Trang 3

-i-

CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA - ĐHQG - TPHCM

Cán bộ chấm nhận xét 1: (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ ký)

Cán bộ chấm nhận xét 2: (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ ký)

Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị của Hội đồng chấm bảo vệ luận văn Thạc sĩ) 1

2

3

4

5

Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá Luận văn và Trưởng Khoa quản lý

chuyên ngành sau khi luận văn đã được sửa chữa (nếu có)

Trang 4

-ii-

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ

Họ tên học viên: NGUYỄN NGỌC HÒA

Ngày, tháng, năm sinh: 14/10/1978

Chuyên ngành: Kỹ Thuật Điện

ÁP DỤNG THUẬT TOÁN PSO CẢI TIẾN TỐI ƯU VỊ TRÍ VÀ DUNG LƯỢNG TỤ

BÙ TRONG LƯỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI

- Nghiên cứu các phuơng pháp giải bài toán tối uu vị trí tụ bù (CAPO) trong luới điện phân phối và PSO cải tiến

- Tìm hiểu về thuật toán PSO-CF và các sụ cải tiến của thuật toán PSO

- ứng dụng PSO-CF để giải bài toán tối uu vị tụ bù (CAPO) trong luới điện phân phối và so sánh kết quả đạt đuợc với các phuơng pháp khác

Trang 5

-iii-

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi Các số liệu, kết quả trong Luận văn là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác

Tôi xin cam đoan rằng mọi sự giúp đỡ cho việc thực hiện Luận vãn này đã được cảm ơn và các thông tin trích dẫn trong luận văn đã được chỉ rõ nguồn gốc

Học viên thực hiện Luận văn

(Kỷ và ghi rõ họ tên)

Nguyễn Ngọc Hòa

Trang 6

-4-

LỜI CÁM ƠN

Đầu tiên, Xin gởi lời cảm ơn chân thành đến Thầy PGS TS VÕ NGỌC ĐIỀU, Người đã từng bước giúp đỡ, tận tình giảng dạy, động viên, truyền đạt những kinh nghiệm quý báu giúp tôi trong quá trình thực hiện luận văn này Thầy mãi là tấm gương sáng để tôi noi theo trên bước đường học tập và sự nghiệp của mình

Tôi xin gửi lời cảm ơn đến các Thầy Cô giáo và cán bộ trong khoa Điện-Điện tử trường ĐH Bách Khoa TPHCM đã cho em những nền tảng kiến thức - tri thức quý báu và giúp đỡ tôi trong những năm học tập vừa qua

Xin cảm ơn các anh chị khóa trước đã có những công trình hữu ích giúp tôi tham khảo cho luận văn này Xin cảm ơn đến gia đình, bạn bè, đồng nghiệp nhiều người đã giúp đỡ tôi bằng nhiều cách khác nhau để hoàn thành tốt luận văn

Xin Cám ơn trường Đại học Bách Khoa TPHCM; Khoa Điện- Điện Tử; Phòng Quản Lý Đào Tạo Sau Đại Học; Tập thể anh chị em lóp Kỹ thuật điện khóa 2014 đã tạo điều kiện tốt nhất để tôi thực hiện luận văn này

Trong quá trình nghiên cứu và hoàn thành luận văn, vì thời gian và trình độ có hạn nên không tránh khỏi những thiếu sót Rất mong nhận được ý kiến đóng góp của Thầy Cô, bạn bè và đồng nghiệp

Xin chân thành cảm ơn

Trang 7

-V-

TÓM TẮT LUẬN VĂN

Đề tài trình bày về một phương pháp PSO cải tiến mới phương pháp Particle Swarm Optimization Constriction Factor (PSO-CF) để giải bài toán tối ưu hóa vị trí tụ bù trong lưới điện phân phối CAPO (Capacitor Placement Optimization) PSO-CF là tối ưu hóa bầy đàn với hệ số giới hạn được thêm vào với mục đích là tăng tính hội tụ của bài toán Phương pháp PSO-CF đề xuất giải bài toán CAPO với các hàm mục tiêu khác nhau như tối thiểu hóa tổn thất công suất, cải thiện điện áp cục bộ, tăng khả năng ổn định điện áp, cực tiểu chi phí lắp đặt vận hành tụ bù Ngoài ra, các hàm mục tiêu còn bị ràng buộc bởi các thuộc tính khác nhau như: giới hạn điện áp nút, giới hạn dung lượng của tụ bù, giới hạn công suất truyền tải trên đường dây Phương pháp đề xuất này đã thử nghiệm trên hệ thống mạng điện chuẩn IEEE 13 nút và IEEE 33 nút để kiểm chứng và so sánh với các phương pháp PSO cải tiến khác

và các phương pháp trí tuệ nhân tạo khác, bên cạnh đó còn áp dụng tính toán đối với hai lưới điện phân phối thực tế 46 nút và 134 nút Qua đó, thấy được phương pháp PSO-CF là một phương pháp thuận lợi

và hiệu quả để giải quyết vấn đề tối ưu hóa vị trí của tụ bù trong lưới điện phân phối

Trang 8

-vi-

ABSTRACT

This topic presents a new method improved PSO (PSO-CF) for solving Capacitor Placement Optimization (CAPO) problem PSO-CF is optimized swarm with limited coefficient is added for the purpose of increasing the convergence of the problem The proposed PSO-CF has been implemented for the CAPO problem with different objectives such as minimizing the real power losses, improving the voltage profile and minimizing the cost of operate and maintainance capacitor At the same time, the objects are properly handle various contraints for bus voltage limits, capacitor storage limits and limited transmission capacity on the line This thesis has been tested on the IEEE 13-bus and IEEE 3 3-bus and the obtained results are compared to those from other improved PSO variants and other meta-heuristic methods, besides applying calculations for two electricity distribution networks 46- bus and 134-bus Thereby, see that PSO method is an advantageous method and effective to solve the problem of optimizing the location of the capacitor in the power distribution system

Trang 9

—vĩĩ—

MỤC LỤC

Trang

TÓM TẮT LUẬN VĂN - V

ABSTRACT - vi

MỤC LỤC - vii

DANH MỤC CÁC BẢNG BIÊU - X DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH - xi

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT - xii

CHUƠNG 1: GIỚI THIỆU CHUNG - 1

1.1 Lý do chọn đề tài - 1

1.2 Mục tiêu nghiên cứu - 1

1.3 Phạm vi nghiên cứu - 2

1.4 Nội dung của đề tài - 2

CHUƠNG 2 - 3

TỔNG QUAN VỀ BÙ CỐNG SUẤT PHẢN KHÁNG - 3

1 Khái niệm về công suất phản kháng - 3

1.1 Công suất phản kháng của điện cảm - 3

1.2 Công suất phản kháng của điện dung - 4

1.3 Sự tiêu thụ công suất phản kháng - 7

1.4 Động cơ không đồng bộ - 7

1.5 Máy biến áp - 7

1.6 Đèn huỳnh quang - 8

2 Các nguồn phát công suất phản kháng trên lưới điện - 8

2.1 Máy bù đồng bộ - 9

2.2 Đường dây tải điện - 9

2.3 Tụ điện tĩnh - 9

2.4 Động cơ không đồng bộ rôto dây quấn được đồng bộ hóa - 11

3 Ưu nhược điểm của các nguồn phát CSPK - 11

3.1 ưu điểm của tụ điện so với máy bù đồng bộ - 11

3.2 Nhược điểm của tụ điện so với máy bù đồng bộ - 12

Trang 10

—vĩĩĩ—

4 Ý nghĩa của việc bù công suất phản kháng trong lưới điện phân phối - 13

CHƯƠNG 3 - 17

TÔNG QUAN VỀ MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP GIẢI BÀI TOÁN CAPO VÀ THUẬT TOÁN PSO CẢI TIẾN - 17

3.1 Bài toán CAPO - 17

3.2 Tổng quan về một số phương pháp đã được áp dụng - 17

3.2.1 Phương pháp GA (Genetic Algorithm) - 18

3.2.2 Phương pháp ACO (Ant Colony Optimal) - 22

3.2.3 Giải thuật bầy đàn PSO (Particle Swarm Optimization) - 27

3.2.3.1 -

Biểu thức cơ bản của thuật toán PSO - 28

3.2.4 Một số dạng cải tiến của thuật toán PSO - 36

3.2.4.1 -

Dạng Constriction PSO (PSO Constriction Factor ) - 36

3.2.4.2 Dạng PSO-TVIW (PSO with Time-Varying Inertia Weight) - 38

3.2.4.3 Dạng PSO-TVAC (PSO With Time-Varying Acceleration Coefficients) - 39 3.2.5 Thuật toán PSO cải tiến PGPSO (Pseudo-gradient PSO) - 40

3.2.5.1 Khái niệm của Pseudo - Gradient - 40

3.2.5.2 Thuật toán PSO cải tiến PGPSO-CF - 42

CHƯƠNG 4 - 44

XÂY DỤNG BÀI TOÁN CAPO VÀ ÚNG DỤNG THUẬT TOÁN PSO-CF ĐÊ GIẢI BAI TOÁN CAPO - - - - 44

4.1 Bài toán CAPO cần giải quyết - 44

4.2 Áp dụng thuật toán PSO vào bài toán CAPO - 46

4.3 Áp dụng thuật toán PSO-CF vào bài toán - 47

CHƯƠNG 5 - 52

KẾT QUẢ MÔ PHỎNG - 52

5.1 Mạng IEEE 13 nút - 52

5.1.1 Cấu trúc - 52

5.1.2 Kết quả mô phỏng - 54

5.1.3 Kết luận - 56

Trang 11

-ix-

5.2 Mạng IEEE 33 nút - 56

5.2.1 Cấu trúc - 56

5.2.3 Kết luận - 60

5.3 Áp dụng thục tế - 60

5.3.1 Giới thiệu về phát tuyến 473 Sông Nhạn - 60

5.3.2 Cấu trúc - 61

5.3.4 Kết luận - 66

5.4 So sánh phuơng pháp PSO và các phuơng pháp khác - 66

5.4.1 So sánh phuơng pháp PSO với phuơng pháp PSS/ADEPT của mạng 134 nút Xuân Tây - 66

5.4.1.1 Giới thiệu về phát tuyến 473 Xuân Tây - 66

5.4.1.2 Cấu trúc luới điện Xuân Tây - 66

5.4.1.3 Kết quả tính toán - 77

5.4.1.4 So sánh kết quả tính toán của PSO với PSS/ADEPT - 78

5.4.1.5 Kết luận - 79

5.4.2 So sánh phuơng pháp PSO với các phuơng pháp khác - 79

CHƯƠNG 6 - 81

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ - 81

TÀI LIỆU THAM KHẢO - 83

LÝ LỊCH TRÍCH NGANG - 86

Trang 12

-X-

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

Bảng 5.1: Thông số cơ bản của các phương pháp - 52

Bảng 5.2: Thông số các nhánh của mạng IEEE 13 nút - 53

Bảng 5.3: Thông số các nút của mạng IEEE 13 nút - 53

Bảng 5.4: Kết quả mô phỏng mạng IEEE 13 nút - 54

Bảng 5.5: Kết quả so sánh phương pháp PSO-CF cho mạng 13 nút với các phương pháp PSO khác trên máy tính cùng cấu hình cùng với 30 vòng lặp - 55

Bảng 5.6: Thông số các nhánh của mạng IEEE 33 nút - 56

Bảng 5.7: Thông số các nút của mạng IEEE 33 nút - 57

Bảng 5.8: Kết quả mô phỏng mạng IEEE 33 nút - 59

Bảng 5.9: Kết quả so sánh phương pháp PSO-CF cho mạng 33 nút với các phương pháp PSO khác trên máy tính cùng cấu hình cùng với 30 vòng lặp - 60

Bảng 5.10: Thông số các nhánh của phát tuyến 473 Sông Nhạn - 61

Bảng 5.11: Thông số các nút của phát tuyến 473 Sông Nhạn - 62

Bảng 5.12: Kết quả tính toán với mạng SÔNG NHẠN 46 nút - 64

Bảng 5.13: Kết quả so sánh phương pháp PSO-CF cho mạng 46 nút Sông Nhạn với các phương pháp PSO khác trên cùng máy tính với 150 vòng lặp - 65

Bảng 5.14: Thông số các nhánh của phát tuyến 473 Xuân Tây - 67

Bảng 5.15: Thông số các nút của phát tuyến 473 Xuân Tây. - 70

Bảng 5.16: Kết quả tính toán với mạng XUÂN TÂY 134 nút - 77

Bảng 5.17: Ket quả so sánh phương pháp PSO với phương pháp PSS/ADEPT của mạng 134 nút XUÂN TÂY - 78

Bảng 5.18: So sánh phương pháp PSO với SFLA [19] - 79

Bảng 5.19: So sánh phương pháp PSO với PGSA [20] - 79

Bảng 5.20: So sánh phương pháp PSO với Cuckoo Search [21] - 80

Trang 13

-xi-

DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH

Hình 2.1: Mạch điện với tải có tính điện cảm - 3

Hình 2.2: Quan hệ giữa p và Q ở mạch tải có tính điện cảm - 4

Hình 2.3: Mạch điện với tải có tính điện dung - 5

Hình 2.4: Quan hệ giữa p và Q ở mạch tải có tính điện dung - 6

Hình 2.5: Sự giảm CSPK của mạch điện nhờ có Qc - 6

Hình 2.6: Lưới điện khi chưa đặt thiết bị bù - 13

Hình 2.7: Lưới điện sau khi đã đặt tụ bù - 15

Hình 3.1: Khái niêm về sự thay đổi tìm kiếm của PSO - 29

Hình 3.2: Không gian tìm kiếm của thuật toán bày đàn - 31

Hình 4.1: Sơ đồ giải thuật thuật toán PSO-CF cho bài toán CAPO - 51

Hình 5.1: Sơ đồ hệ thống mạng điện IEEE 13 nút - 54

Hình 5.2: Điện áp tại các nút trước và sau khi gắn thêm tụ bù - 55

Hình 5.3: Sơ đồ hệ thống mạng điện IEEE 33 nút - 58

Hình 5.5: Sơ đồ hệ thống mạng 46 nút phát tuyến 473 Sông Nhạn - 64

Hình 5.7: Sơ đồ hệ thống mạng 46 nút phát tuyến 473 Xuân Tây - 76

Trang 14

-xii-

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

Time - Varying Acceleration Coefficients

Trang 15

LUẬN VĂN THẠC sĩ CBHD: PGS TS VÕ NGỌC ĐIỀU

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU CHUNG 1.1 Lý do chọn đề tài

Cùng với sự phát triển của xã hội, nhu cầu sử dụng năng lượng trong đời sống xã hội, kinh tế ngày càng phát triển Trong đó điện năng giữ một vai trò cực kỳ quan trọng trong việc giải quyết nhu cầu sử dụng hằng ngày của người dân và trong việc phát triển kinh tế - xã hội của đất nước Việc đáp ứng kịp thời về chất lượng, số lượng, liên tục và ổn định của hệ thống điện là tiêu chí hàng đầu của mỗi quốc gia

Trong hệ thống điện, cùng với sự lớn mạnh của hệ thống phát điện và hệ thống truyền tải, hệ thống phân phối ngày càng phát triển mạnh mẽ Lưới điện phân phối liên tục phát triển theo không gian và thời gian, ngoài việc đáp ứng nhu cầu công suất tác dụng cho phụ tải, cần chú trọng đáp ứng nhu cầu về công suất phản kháng Việc bù công suất phản kháng cho phép nâng cao chất lượng điện năng cũng như hiệu quả về mặt kinh tế của lưới điện phân phối

Bài toán tối ưu hóa vị trí tụ bù trong hệ thống điện phân phối là bài toán đã được nghiên cứu rộng rãi, tuy nhiên sự hạn chế của các nghiên cứu trước đây giả định tải trong hệ thống là tải tuyến tính Luận văn này cơ bản dựa trên thuật toán PSO (Particle Swarm Optimization) được cải tiến với một hàm Fitness được định nghĩa mới có nhiệm vụ xác định vị trí và dung lượng tối ưu của tụ bù, với điều kiện ràng buộc về điện áp, chi phí tụ bù, tổn thất điện năng, tổn thất công suất, cũng như khả năng tương tác sóng hài (tổn thất, cộng hưởng và yếu tố biến dạng) trong sự hiện diện của tải phi tuyến

1.2 Mục tiêu nghiên cứu

Trong hệ thống lưới điện phân phối tiêu chí về tăng khả năng tải cho các phần tử mang điện, giảm tổn thất công suất, giảm chi phí đầu tư lưới điện, nâng cao chất lượng điện năng của hệ thống

Trong luận văn này đã dùng giải thuật PSO cải tiến để giải bài toán CAPO với hệ số giới hạn

có thể cần thiết để đảm bảo độ hội tụ ổn định, nhằm giúp cho lời giải bài toán đuợc nhanh hơn

Trang 16

1.3 Phạm vi nghiên cứu

Mục đích nghiên cứu của đề tài là ứng dụng thuật toán PSO cải tiến để giải bài toán tối uu vị trí và dung luợng của tụ bù trong lưới điện phân phối Dùng phần mềm Matlab để giải thuật toán PSO cải tiến Hàm mục tiêu được đặt ra trong đề tài là xác định vị trí và kích thước tối ưu của tụ bù, với điều kiện ràng buộc về điện áp, chi phí tụ bù, tổn thất điện năng, tổn thất công suất, cũng như khả năng tương tác sóng hài (tổn thất, cộng hưởng và yếu tố biến dạng) trong sự hiện diện của tải phi tuyến Với sự cải tiến này sẽ làm cho lời giải của bài toán được tối ưu hơn và hội tụ nhanh hơn Điều này cho thấy tầm quan trọng của nó trong việc tìm ra một lời giải tốt nhất, tối ưu nhất Thuật toán được áp dụng trên mạng điện chuẩn IEEE-13 nút, IEEE-33 nút mạng điện thực tế 46 nút, 134 nút và

so sánh kết quả đạt được với các phương pháp khác

1.4 Nội dung của đề tài

Chương 1: Giới thiệu đề tài, lý do và mục tiêu nghiên cứu của đề tài

Chương 2: Tổng quan về bù công suất phản kháng

Chương 3: Tổng quan về một số phương pháp giải bài toán CAPO trong lưới điện phân phối Giới thiệu thuật toán PSO và thuật toán PSO cải tiến

Chương 4: Thành lập bài toán CAPO và ứng dụng thuật toán PSO cải tiến để giải bài toán CAPO

Chương 5: Kết quả mô phỏng thuật toán PSO-CF giải bài toán CAPO với các mạng điện IEEE 13 nút, IEEE 33 nút cho trước, mạng điện 46 nút, 134 nút thực tế và so sánh với các phương pháp khác Chương 6: Đưa ra kết luận về đề tài và hướng đề nghị phát triển của đề tài

Trang 17

CHƯƠNG2 TỔNG QUAN VỀ BÙ CỐNG SUẤT PHẢN KHÁNG

1 Khái niệm về công suất phản kháng

1.1 Công suất phản kháng của điện cảm

Trong mạch điện có tải là điện trở và điện cảm (Hình 2.1):

- i’ có biên độ I m C0Sỹ> cùng pha với hiệu điện thế u, là thành phần tác dụng của dòng điện

- i” có biên độ I m sin (p chậm pha với điện áp một góc 7Ĩ / 2 , là thành phần phản kháng của dòng

Hình 2.1: Mạch điện với tải có tính điện cảm Mạch điện được cung cấp bởi điện áp:

i" = I m sin(pcosa>t = I m sin(psin(ứ?t -4-) (2.4)

Như vậy dòng điện i là tổng của hai thành phần:

Trang 18

điện

Công suất tương ứng với hai thành phần i’ và ii’ là:

p = Ư.I cos (p được gọi là công suất tác dụng

Q - u./.sin (p được gọi là công suất phản kháng

Từ công thức trên ta có thể viết:

đặc trưng cho cường độ của quá trình tiêu tán năng lượng

Q L = U.I.sva.(p = ZJ.Ự.sìn<p) = Zl.-ị- = X L I 2 , với <p > 0 nên QL > 0 được z

gọi là công suất phản kháng của điện cảm, đặc trưng cho cường độ của quá trình dao động năng lượng giữa nguồn với từ trường điện cảm

Quan hệ giữa p và QL được biểu diễn:

Hình 2.2: Quan hệ giữa p và Q ở mạch tải có tính điện cảm

1.2 Công suất phản kháng của điện dung

*

Hình 2.3: Mạch điện với tải có tính điện dung

QL = u /.sin (p í

Trang 19

Mạch điện được cung cấp bởi điện áp:

Dòng điện i nhanh pha so với điện áp u một góc <p

ỉ = /m.sin(fưf+ (ơ) = /n.(sinứXcosý7+sinýzcosứX) (2.6)

Có thể coi: i = i’ + ii” với

ỉ" = I m sin (p cos Cữt = I m sin <p sin(ữJ/+y) (2.8) Như vậy dòng điện i là tổng của hai thành phần:

- i’ có biên độ I m C0Sý7 cùng pha với hiệu điện thế u, là thành phần tác dụng của dòng điện

- i” có biên độ I m sin ọ nhanh pha với điện áp một góc Jĩ / 2 , là thành phần phản kháng của dòng

điện

Công suất tưomg ứng với hai thành phần i’ và ii’ là:

Trang 20

Q c = UJ.sin(p = ZJ.(ỉ.sinợ) = = X C I 2 (với (p < 0 nên Qc < 0) được

(2.9)

Hình 2.5: Sự giảm CSPK của mạch điện nhờ có Qc Năng lượng tích lũy trong điện trường của điện dung còn gọi là năng lượng tĩnh điện, dấu của nó luôn ngược với dấu năng lượng điện từ trong từ trường của điện cảm

u /.sin (p

Q - I QL-QC

Trang 21

Năng lượng điện từ là năng lượng phản kháng dương, năng lượng tĩnh điện là năng lượng phản kháng âm

Công suất tác dụng p sinh ra công có ích, biến đổi thành các dạng năng lượng khác như cơ năng, nhiệt năng, quang năng, ,vì vậy còn gọi là năng lượng hữu công P(KW)

Công suất phản kháng Q không sinh ra công mà chỉ chạy trong lưới điện vì vậy còn gọi là công suất vô công, tuy nhiên công suất phản kháng cần thiết để tạo từ trường phục vụ thực hiện quá trình biến đổi năng lượng

1.3 Sự tiêu thụ công suất phản kháng

Trên lưới điện, CSPK tiêu thụ ở: Động cơ không đồng bộ, máy biến áp, kháng điện trên đường dây tải điện và ở các phần tử, thiết bị có liên quan đến từ trường

Yêu cầu về công suất phản kháng có thể giảm đến mức tối thiểu chứ không thể triệt tiêu được vì nó cần thiết để tạo ra từ trường, yếu tố trung gian cần thiết trong quá trình chuyển hóa năng lượng

1.4 Động co' không đồng bộ

Động cơ không đồng bộ là thiết bị tiêu thụ công suất phản kháng chính trong lưới điện chiếm khoảng 60-65% Công suất phản kháng của động cơ không đồng bộ bao gồm hai thành phần:

- Một phần nhỏ của CSPK được sử dụng để sinh ra từ trường tản trong mạch điện sơ cấp

- Phần lớn CSPK còn lại dùng để sinh ra từ trường khe hở

1.5 Máy biến áp

MBA tiêu thụ khoảng 22-25% nhu cầu CSPK của tổng lưới điện, nhỏ hơn nhu cầu của động

cơ không đồng bộ do CSPK dùng để từ hóa lõi thép của máy biến áp không lớn hơn so với động cơ không đồng bộ, vì không có khe hở không khí Nhưng do số thiết bị và tổng công suất lớn nên nhu cầu tiêu thụ CSPK của máy biến áp cũng rất đáng kể Công suất phản kháng tiêu thụ bởi máy biến áp gồm hai thành phần:

- Công suất phản kháng dùng để từ hóa lõi thép

Trang 22

- Công suất phản kháng tản từ máy biến áp

1.6 Đèn huỳnh quang

Thông thương đèn huỳnh quang vận hành có một chấn lưu để hạn chế dòng điện Tùy theo

điện cảm của chấn lưu, hệ số công suất chưa được hiệu chỉnh cos <p của chấn lưu nằm trong

khoảng 0,3 đến 0,5

Các đèn huỳnh quang hiện đại có bộ khởi động điện từ, hệ số công suất chưa được hiệu

chỉnh cos <p thường gần bằng 1 Do vậy không cần hiệu chỉnh công suất của thiết bị này Tuy

nhiên, khi các thiết bị này khởi động thì sinh ra các sóng hài

2 Các nguồn phát công suất phản kháng trên lưới điện

Khả năng phát công suất phản kháng của nhà máy điện là rất hạn chế, do coscp n của nhà máy

từ 0,8-0,9 hoặc cao hơn nữa Vì lý do kinh tế người ta không chế tạo các phát có khả năng phát nhiều CSPK cho phụ tải Các máy phát chỉ đảm đương một phần nhu cầu CSPK của phụ tải, phần còn lại

do các thiết bị bù đảm trách (máy bù đồng bộ, tụ điện)

Ngoài ra trong hệ thống điện nói chung, phải kể đến một nguồn phát CSPK nữa, đó là các đường dây tải điện, đặc biệt là các đường dây cao áp và siêu cao áp Tuy nhiên ở đây ta chỉ xét đến lưới điện phân phối, do vậy chỉ lưu ý đến các đường dây 22KV và các đường dây 0,4KV Tuy nhiên nguồn phát ra công suất phản kháng của các phần tử này không đáng kể nên nguồn phát CSPK chính trong lưới phân phối vẫn là tụ điện, động cơ đồng bộ, máy bù đồng bộ

2.1 Máy bù đồng bộ

Máy bù đồng bộ là loại máy điện đồng bộ chạy không tải dùng để phát hoặc tiêu thụ CSPK Máy bù đồng bộ là phương pháp cổ truyền để điều chỉnh liên tục CSPK Các máy bù đồng bộ thường được dùng trong hệ thống truyền tải, trong các trạm biến áp quan trọng và trong các trạm biến đổi dòng điện một chiều cao áp

Nếu ta tăng dòng điện kích từ ikt lên (quá kích thích, dòng điện của máy bù đồng bộ sẽ vượt trước điện áp trên cực của nó một góc 90°) thì máy phát ra CSPK Qb phát lên mạng điện Ngược lại, nếu ta giảm dòng điện kích từ ikt (kích thích non, E<u, dòng điện chậm pha điện áp 90°) thì máy bù

Trang 23

sẽ biến thành tải tiêu thụ CSPK Vậy máy bù đồng bộ có thể tiêu thụ hoặc phát CSPK

Các máy bù đồng bộ ngày nay thường được trang bị hệ thống kích từ nhanh có bộ kích từ chỉnh lưu Có nhiều phương pháp khởi động khác nhau, một phương pháp hay dùng là khởi động đảo chiều

2.2 Đường dây tải điện

Trong hệ thống điện có thể kể đến một nguồn phát công suất phản kháng nữa đó là các đường dây, nhất là các đường dây siêu cao áp Tuy nhiên, với lưới điện phân phối, lưới có điện áp thấp, công suất phản kháng phát ra có số lượng đáng kể ở các đường dây cáp có chiều dài đáng kể

2.3 Tụ điện tĩnh

Tụ điện tĩnh là một đơn vị hay một dãy đơn vị tụ nối với nhau và nối song song với phụ tải theo sơ đồ hình sao hoặc tam giác, với mục đích sản xuất ra CSPK cung cấp trực tiếp cho phụ tải, điều này làm giảm CSPK phải truyền tải trên đường dây Tụ bù tĩnh thường được chế tạo không đổi nhằm làm giảm giá thành Khi cần điều chỉnh điện áp có thể dùng tụ điện bù tĩnh đóng cắt được theo cấp, đó là biện pháp kinh tế nhất cho việc sản xuất ra CSPK

Trang 24

Tụ điện tĩnh cũng như máy bù đồng bộ làm việc ở chế độ quá kích CSPK trực tiếp cấp cho

hộ tiêu thụ, giảm được lượng CSPK truyền tải trong mạng, do đó giảm được tổn thất điện áp

CSPK do tụ điện phát ra được tính theo công thức:

Trong đó:

- u có đơn vị là kv

- f có đơn vị là Hz

- c là điện dung có đơn vị là ụF

Khi sử dụng tụ điện cần phải đảm bảo vận hành an toàn, cụ thể khi cắt tụ ra khỏi lưới phải có điện trở phóng điện để dập điện áp

Các tụ điện bù tĩnh được dùng rộng rãi để hiệu chỉnh hệ số công suất trong các hệ thống phân phối điện như: hệ thống phân phối điện công nghiệp, thành phố, khu đông dân cư và nông thôn Một

số tụ bù tĩnh cũng được đặt ở các trạm truyền tải

Tụ điện là loại thiết bị điện tĩnh, làm việc với dòng điện vượt trước điện áp Do đó có thể sinh

ra CSPK Q cung cấp cho mạng điện Tụ điện tĩnh có những ưu điểm sau:

■ Suất tổn thất công suất tác dụng bé, khoảng 0,003-0,005 kW/kVAr

■ Không có phần quay nên cấu tạo không phức tạp, dễ lắp ráp bảo quản

■ Tụ điện tĩnh được chế tạo thành từng đơn vị nhỏ, vì thế có thể tùy thuộc vào sự phát triển của phụ tải trong quá trình sản xuất mà điều chỉnh dung lượng cho phù hợp

Song tụ điện tĩnh có một số nhược điểm sau:

■ Cung cấp ít CSPK khi có rối loạn hoặc thiếu điện, bởi vì dung lượng của CSPK tỷ lệ bình phương với điện áp:

Q = I1X ‘=^c = <aCU

■ Tụ điện có cấu tạo kém chắc chắn vì vậy dể bị phá hỏng khi xảy ra ngắn mạch

(2.10)

Trang 25

■ Khi điện áp tăng quá 1, lUn thì tụ điện dễ bị chọc thủng

■ Khi đóng tụ điện vào mạng có dòng xung điện, còn khi cắt tụ khỏi mạng, nếu không có thiết bị phóng điện sẽ có điện áp dư trên tụ

■ Bù băng tụ điện sẽ khó khăn trong việc tự động điều chỉnh dung lượng bù một cách liên tục

■ Tụ điện được chế tạo dễ dàng ở cấp điện áp 6-10-22 kv và 0,4 kv Thông thường nếu dung lượng bù nhỏ hơn 5 MVAr thì người ta dùng tụ điện, còn nếu lớn hơn sẽ dùng máy bù đồng bộ Đối với cấp điện áp lưới truyền tải thì người ta dùng thiết bị FACTS

2.4 Động cơ không đồng bộ rôto dây quấn được đồng bộ hóa

Khi cho dòng điện một chiều vào dây quấn Roto của động cơ không đồng bộ thì động cơ đó

sẽ làm việc như động cơ đồng bộ, có thể điều chỉnh dòng kích thích để nó phát ra CSPK cung cấp cho mạng Nhược điểm của loại này là tổn thất tác dụng lớn, khoảng (0,02-0,08) kW/kVAr, khả năng quá tải kém Vì vậy nó chỉ làm việc với 75% công suất định mức

Với các nhược điểm trên nó được sử dụng khi không có thiết bị bù khác

3 Ưu nhược điểm của các nguồn phát CSPK

3.1 Ưu điểm của tụ điện so vói máy bù đồng bộ

Chi phí cho một kVAr của tụ điện rẻ hơn so với máy bù đồng bộ Uu điểm này càng nổi bật khi dung lượng càng tăng

Giá tiền của mỗi kVA tụ điện tĩnh ít phụ thuộc vào công suất đặt và có thể coi như không đổi, vì vậy rất thuận tiện cho việc phân chia tụ điện tĩnh thành nhiều tổ nhỏ, tùy ý lắp đặt vào nơi cần thiết Trái lại giá tiền của mỗi kVAr của máy bù đồng bộ lại thay đổi theo dung lượng, dung lượng máy càng nhỏ thì càng đắt tiền

Tổn thất công suất tác dụng trong tụ điện bé, khoảng (0,3-0,5)% công suất của chúng, trong khi đó tổn thất trong máy bù đồng bộ lớn hơn hàng chục lần, vào khoảng (1,33-3,2)% công suất định mức

Trang 26

Tụ điện vận hành đơn giản, độ tin cậy cao hơn máy bù đồng bộ Trái lại máy bù đồng bộ với những bộ phận quay, chổi than dễ gây ra sự mài mòn, sự cố trong lúc vận hành Trong lúc vận hành một tụ điện nào đó bị hư hỏng thì số tụ điện còn lại vẫn tham gia vận hành bình thường Song nếu trong nhà máy chỉ có một máy bù đồng bộ mà bị hư hỏng thì sẽ mất toàn bộ dung lượng bù, ảnh hưởng tiêu cực khi đó sẽ rất lớn

Tụ điện lắp đặt bảo dưỡng định kỳ đơn giản Có thể phân ra nhiều cụm rải rác trên lưới phân phối, hiệu quả là cải thiện đường cong phân bố điện áp tốt hơn Tụ điện không cần phải trông coi vận hành như máy bù đồng bộ

Tụ điện điện áp thấp còn có ưu điểm là nó được đặt sâu trong các mạng điện hạ áp xí nghiệp, gần ngay các động cơ điện, nên làm giảm được AP& A4 rất nhiều

3.2 Nhược điểm của tụ điện so vói máy bù đồng bộ

Máy bù đồng bộ có thể điều chỉnh trơn dể dàng còn tụ điện chỉ có thể điều chỉnh theo từng nấc

Máy bù đồng bộ có thể phát ra hay tiêu thụ CSPK một cách linh hoạt còn tụ điện chỉ có thể phát ra CSPK

Trang 27

Với nhiều ưu điểm nổi trội so với máy bù đồng bộ, ngày nay phần lớn trên lưới điện sử dụng

tụ để bù CSPK

Theo thống kê thì có gần 60% tụ điện được bù trên đường dây, 30% bù tại thanh cái trạm biến áp và khoảng 10% còn lại được bù ở hệ thống truyền tải

4 Ý nghĩa của việc bù công suất phản kháng trong lưới điện phân phối

Các phụ tải dân dụng và công nghiệp phần lớn có tính cảm kháng, điện áp vượt trước dòng điện Góc lệch áp giữa điện áp và dòng điện càng lớn thì hệ số C0Sý7 của lưới điện càng nhỏ

Mục tiêu của bù công suất phản kháng là giảm bớt góc lệch pha giữa điện áp và dòng điện Với cùng một công suất cấp cho phụ tải, khi hệ số C0Sý7 càng thấp dẫn đến công suất phản kháng truyền tải trên đường dây để cung cấp cho phụ tải càng lớn, tạo ra tổn thất công suất tác dụng và tổn thất năng lượng càng cao

Bù công suất phản kháng có nghĩa là sử dụng các thiết bị có khả năng phát công suất phản kháng đặt ở phía tải để đáp ứng trực tiếp nhu cầu công suất phản kháng của phụ tải

Trong lưới điện phân phối chủ yếu sử dụng các tụ điện tĩnh mắc song song với các phụ tải sử dụng công suất phản kháng (còn được gọi là các tụ bù ngang) Công suất phản kháng phát ra từ các

tụ điện tĩnh này sẽ cung cấp trực tiếp cho các phụ tải, tránh phải truyền đi xa gây ra nhiều tổn thất trong quá trình truyền tải

Xét mạng điện với phụ tải p + jQ (Hình 2.6)

Hình 2.6: Lưới điện khi chưa đặt thiết bị bù

R+jX P+jQ

*P+jQ

Trang 28

Tổn thất công suất tác dụng (AP) và tổn thất công suất phản kháng (AQ) trên đuờng dây với tổng trở R + jx được xác định:

AP =

AỔ =

Giá trị hiệu dụng của tổn thất trên đường dây

Hệ số C0SỘ9 của lưới điện được xác định:

p p

cos (ũ - — - ,

Khả năng truyền tải của đường dây và máy biến áp phụ thuộc vào điều kiện phát nóng, tức phụ thuộc vào dòng điện cho phép của chúng Dòng điện chạy trên dây dẫn và máy biến áp được tính như sau:

(2.15)

Sự tiêu thụ CSPK sẽ được truyền tải trên lưới điện về phía nguồn cung cấp CSPK, sự truyền tải công suất này trên đường dây sẽ làm tổn hao một lượng công suất và làm cho tổn hao điện áp tăng lên đồng thời cũng làm cho công suất biểu kiến s tăng, dẫn đến chi phí xây dựng đường dây tăng Sử dụng tụ điện tĩnh đặt ở phía tải, lượng công suất phản kháng do tụ điện phát

ra là Qbuthì lượng công suất phản kháng trên đường dây cần truyền chỉ là (Q-Qbu) (Hình 2.7)

(2.12)

(2.14)

Trang 29

Hình 2.7: Lưới điện sau khi đã đặt tụ bù Tổn thất công suất tác dụng và công suất phản kháng trên đường dây sau khi đặt tụ bù được xác định:

Dòng điện chạy trên dây dẫn và máy biến áp sau khi đặt tụ bù:

Lượng tổn thất công suất tác dụng AP, công suất phản kháng AQ và tổn thất điện áp

AU giảm đi so với khi chưa đặt tụ bù Ngoài ra, dòng điện chạy trên dây dẫn và máy biến áp cũng giảm so với khi chưa gắn tụ bù

Trang 30

ích:

- Giảm được công suất tác dụng yêu cầu ở chế độ max (công suất đỉnh) của hệ thống điện do giảm được tổn thất công suất tác dụng trong quá trình truyền tải Vì vậy, dự trữ công suất tác dụng giảm đi độ tin cậy của hệ thống điện tăng lên

- Giảm tải cho các máy biến áp trung gian và các đường dây trung áp do giảm lượng công suất phản kháng phải truyền tải Hiệu quả mang lại cho ngành điện rất lớn, do khả năng trì hoãn việc cải tạo lưới điện, nâng cấp dung lượng máy biến áp, tăng tiết diện dây dẫn giảm áp lực về đầu tư vốn

- Giảm tổn thất công suất tác dụng và tổn thất công suất phản kháng

- Giảm tổn thất điện áp, cải thiện chất lượng điện áp cung cấp cho phụ tải

- Nâng cao hệ số công suất cho hệ thống điện

Trang 31

CHƯƠNG 3

TỔNG QUAN VÈ MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP GIẢI BÀI TOÁN CAPO VÀ THUẬT TOÁN PSO CẢI TIẾN 3.1 Bài toán CAPO

Cùng với sự phát triển của cuộc sống, nhu cầu sử dụng năng lượng điện tăng lên thì yêu cầu đặt ra với chất lượng điện năng ngày càng cao hơn Các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng điện năng bao gồm: độ chênh lệch điện áp, dòng điện hoặc tần số mà dẫn đến sự hỏng hóc hoặc làm sai lệch chế độ vận hành của thiết bị

Trong quá trình sản xuất, truyền tải và tiêu thụ điện năng, ngoài việc quan tâm đảm bảo công suất tác dụng đáp ứng đủ nhu cầu của thị trường thì còn phải quan tâm tới vấn đề tổn thất công suất lãng phí gây ra trong quá trình này cũng như sự vận hành ổn định của hệ thống, trong

đó có vấn đề ổn định điện áp vấn đề này liên quan đến một loại công suất khác trong hệ thống điên xoay chiều, đó là công suất phản kháng

Việc phân bố công suất phản kháng như thế nào là hợp lý nhằm tăng độ ổn định điện áp trong vận hành và giảm thiểu tới mức có thể của tổn thất điện năng, đem lại hiệu quả kinh tế cao

Với nhu cầu cấp thiết như vậy đòi hỏi phải có một thuật toán xác định vị trí cho các phần

tử bù trong hệ thống điện mà ở đây cụ thể là các tụ bù Nhiệm vụ của thuật toán sẽ giải quyết các vấn đề:

■ Vị trí đặt tụ bù

■ Tối thiểu hóa được tổn thất công suất trong hệ thống điện phân phối

■ Chi phí tiết kiệm được là lớn nhất

3.2 Tổng quan về một số phưong pháp đã được áp dụng

Các phương pháp xác định vị trí và dung lượng tụ bù trong lưới điện phân phối dựa trên phương pháp mô hình hóa bài toán về dạng toán học rồi sử dụng các giải thuật toán học tìm ra lời giải tối ưu dựa trên các ràng buộc có trước Một bài toán gồm các biến, hàm mục tiêu và các

Trang 32

ràng buộc

Hàm mục tiêu là hàm của các biến Hàm mục tiêu để tối ưu bài toán xác định vị trí và dung lượng tụ bù trong lưới điện phân phối bao gồm: chi phí đầu tư mua sắm tụ, chi phí về tổn thất công suất và chi phí vận hành

Ràng buộc: giới hạn điện áp hiệu dụng

Để giải bài toán CAPO thì ta giải các bài toán về quy hoạch tuyến tính, quy hoạch động, thuật toán nhánh và cận, phương pháp hình học Tuy nhiên cũng còn có một số hạn chế trong tính toán khi ứng dụng vào thực tế Các phương pháp để giải bài toán có sự tác động qua lại giữa các biến Tuy nhiên, số lượng các biến rất lớn và các ràng buộc rất phức tạp nên các công cụ tối

ưu hóa sẽ khó giải quyết cho những bài toán tối ưu đa mục tiêu

Các phương pháp thường sử dụng trong bài toán tối ưu vị trí và dương lượng tụ bù trong lưới điện phân phối:

3.2.1 Phương pháp GA (Genetic Algorithm)

Thuật toán GA (Genetic Algorithm) [4,5,7] lần đầu được đưa ra bởi John Holland thuộc trường đại học Michigan vào những năm 1970 Ông ta đặc biệt quan tâm tới việc ứng dụng chọn lọc tự nhiên vào nghiên cứu máy móc và phát triển kỹ thuật cho phép chương trình máy tính có thể mô phỏng quá trình tiến hóa Thuật toán được áp dụng cho các bài toán phức tạp với lời giải tối ưu Thuật toán GA dựa trên quá tình tiến hóa tự nhiên là quá trình hoàn hảo nhất, hợp lý nhất

và tự nó đã mang tính tối ưu Quá trình tiến hóa thể hiện tính tối ưu ở chỗ: thế hệ sau bao giờ cũng tốt hơn thế hệ trước Giải thuật tiến hóa nói chung và giải thuật GA nói riêng đều mô phỏng bốn quá trình cơ bản: lai ghép, đột biến, sinh sản, chọn lọc tự nhiên GA sử dụng các thuật ngữ vay mượn của di truyền học, cá thể trong một quần thể được gọi

là chuỗi hay nhiễm sắc thể là một chuỗi số hữu hạn được mã hóa Lời giải bài toán là phải giải

mã được chuỗi hữu hạn Để lời giải tối ưu thì việc chọn kích thước quần thể luôn luôn là cần thiết nhưng lại là một nhiệm vụ khó khăn đối với người sử dụng Nếu kích thước quần thể quá nhỏ, thuật toán sẽ hội tụ nhanh, lời giải không tối ưu Nếu kích thước quá lớn thì tốn nhiều tài nguyên máy tính và thậm chí không tìm được lời giải

Trang 33

GA có nhiều ưu điểm: là thuật toán có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực với lời giải tìm được là tối ưu toàn cục Hàm mục tiêu của thuật toán GA được trình bày:

ieSC

(3.1)

Trong đó:

Floss: là tổn thất năng lượng

Fcapacity : giá trị tương ứng tổn thất

Fcost: chi phí của những tụ bù cố định

Các biến khác được định nghĩa:

P1OSS: Tổng tổn thất của hệ thống

y(k); Vecto điện áp nút tại sóng hài bậc k

C: kích thước của tụ điện được kết nối

KA: Chi phí tiết kiệm/MW (KA=120,000$/MW)

KE: Chi phí/MWh (KE= 50$/MWh)

T: thời gian của tải (h/năm)

SC: khả năng thiết lập tụ bù tại các nút

Trang 34

n: tổng số nút của hệ thống Kcfj,: Chi phí trên một đơn vị của tụ bù cô định (Cfi=Qp)

Các ràng buộc

Giới hạn của điện áp hiệu dụng:

Giá trị hiệu dụng của điện áp đuợc tính

E = Y(V*)2

irms -1 \ i /

¥ Â7=l

Với i và k là số nút và bậc của sóng hài tuơng ứng

Sụ méo dạng của điện áp đuợc coi là đuợc giới hạn bởi tổng méo dạng tối đa điện áp của sóng hài (THDv):

THD V <THƠ™* với

(3.4)

và THEự* (=5%) giá trị tiêu chuẩn của THD

Các bước của thuật toán GA Bước 1: Nhập thông số đầu vào của hệ thống (cấu trúc hệ thống, thông số tải và đường dây)

Bước 4: Tính số lượng tụ được cài đặt và tổng độ méo dạng điện áp sóng hài tại mỗi nút

Bước 5: Nếu THD V < THDỴ** và u < u™* thì lưu lại nhiễm sắc thể này

Trang 35

chrm chrm

Bước 6: Nếu N chrm * thực hiện lại bước 2 (trường hợp này cho =15), nếu khác thì tiếp tục

Bước 8: Quá trình sinh sản:

Bước 8A: Định nghĩa hàm tổng mục tiêu như là tổng các giá trị của hàm mục tiêu cho tất cả các nhiễm sắc thể

đương với tỷ lệ giá trị hàm mục tiêu của nó với tổng giá trị hàm mục tiêu

Bước 8C: Cải thiện các thế hệ bằng phương pháp bánh xe “roulette-wheel” số lần Nchrrn Tạo ra một sự kết hợp mới của nhiễm sắc thể

Bước 9: Quá trình lai ghép

Chọn một số ngẫu nhiên cho giao phối hai nhiễm sắc thể cha mẹ Nếu nó là giữa 0.6 và 1.0, sau đó kết hợp hai bố mẹ và tạo ra hai con Nếu không, chuyển các nhiễm sắc thể không có crossover

Bước 10: Quá trình đột biến:

Chọn một số ngẫu nhiên đối với đột biến của một nhiễm sắc thể Nếu nó là giữa 0.01 và 0.1, sau đó áp dụng các quá trình đột biến tại một vị trí ngẫu nhiên Neu không, chuyển nhiễm sắc thể không có đột biến

Trang 36

3.2.2 Phương pháp ACO (Ant Colony Optimal)

Tối ưu hóa đàn kiến (Ant Colony Optimization) là cách tiếp cận meta-heuristic tương đối mới được đề xuất bởi Dorigo vào năm 1991 mô phỏng hành vi tìm đường đi tới nguồn thức ăn của con kiến trong tự nhiên để giải gần đúng các bài toán tối ưu phức tạp

Trên đường đi của mình các con kiến để lại một vết hóa chất được gọi là vết mùi (pheromone trail), đặc điểm sinh hóa học của vết mùi này là có khả năng ứ đọng, bay hơi và là phương tiện giao tiếp báo cho các con kiến khác thông tin về đường đi đó một cách gián tiếp Các con kiến sẽ lựa chọn đường đi nào tồn đọng lượng mùi hay có cường độ vết mùi lớn nhất tại thời điểm lựa chọn đường đi, nhờ cách giao tiếp mang tính gián tiếp và cộng đồng này mà đàn kiến trong tự nhiên tìm được đường đi ngắn nhất trong quá trình tìm thức ăn Theo ý tưởng này, các thuật toán ACO sử dụng thông tin heuristic kết hợp thông tin học tăng cường qua các vết mùi của các con kiến nhân tạo (artificial ant) để tối ưu các bài toán tổ hợp phức tạp bằng cách đưa về bài toán tìm đường đi tối ưu trên đồ thị cấu trúc tương ứng được xây dựng từ đặc điểm của từng bài toán cụ thể

Hàm mục tiêu liên quan đến các thành phần chi phí khác nhau được đưa ra là [8]:

Co S t = K í ị i T l P, + K f P 0 +K c ị i C J (3.5)

Trong đó: Ke, Kp, Kc là những hằng số năng lượng, công suất đỉnh, chi phí tụ điện Những thông số đầu tiên bên phải của biểu thức (3.5) gắn liền với những chi phí phát sinh với các mức tải khác nhau trong hệ thống Mặc dù tải có thể có được bất kỳ giá trị liên tục, (tùy thuộc vào nhu cầu và thời gian trong ngày), chúng ta có, để cho đơn giản, giả định, L các mức tải rời rạc như đã thảo luận trước đó

Năng lượng tiêu thụ trong mỗi i mức tải là một sản phẩm, trong đó PTị là tổn thất điện

năng tại mức tải i và Ti là thời gian mà tải đó vẫn còn tồn tại trong hệ thống Mặc dù không được hiển thị một cách rõ ràng, đỉnh cao, công suất phụ thuộc vào các tụ điện đã được đặt trong nút của nguồn, và để tính toán đó đòi hỏi phải tính toán phân bố công suất Các thành phần chi phí liên quan đến thông số thứ hai, đó là quan hệ tuyến tính để Po là tổn thất công suất đỉnh Thời hạn cuối cùng liên quan đến chi phí của các tụ điện Như đã đề cập trước đó, hoạt động và chi phí bảo trì

Trang 37

của các dãy tụ điện đã được bỏ qua và chi phí chỉ việc mua và lắp đặt cố định đã được xem xét Do

đó chúng tôi giả định rằng chi phí tụ điện tỉ lệ với dung lượng KVA, hệ số Cf

Cách tiếp cận đàn kiến là một thuật toán ngẫu nhiên để tối ưu hóa tổ hợp mà có nguồn gốc

từ hành vi tìm kiếm thức ăn của loài kiến Mặc dù hành vi cực kỳ đơn giản của nó, kiến trong thế giới thực hợp tác để có được một đường đi tối ưu từ tổ tới nguồn thức ăn Điều này được thực hiện bằng phương tiện của dịch tiết đặc biệt được gọi là pheromones, trong đó cho phép những con kiến

để tương tác với nhau Pheromone được gửi dọc theo những con đường mòn được thực hiện bởi những con kiến Pheromone cũng bốc hơi theo thời gian Cuối cùng, Pheromone tích lũy nhiều hơn dọc theo những con đường mòn tối ưu

Thuật toán đàn kiến sử dụng các bảng các kích thích tố để ghi lại tối ưu việc gán giá trị cụ thể cho các thành phần khác nhau tạo nên một giải pháp [5,6] Các mục các bảng pheromone được cập nhật định kỳ dựa trên chi phí của giải pháp Khi chi phí của một giải pháp là thấp, các mục tương ứng trong bảng pheromone được gia tăng bởi một số lượng lớn hơn Thuật toán đàn kiến ban đầu được đề xuất như là một phương pháp cho bài toán người đi du lịch, nơi mà vấn đề cũng là một trong những quyết định một đường dẫn khoảng cách tối thiểu Sau đó nó cũng đã được chứng minh để làm việc tốt cho vấn đề tối ưu hóa khác phức tạp [7,8]

Trong mỗi lần vòng lặp của thuật toán, giải pháp mới được tạo ra Mặc dù quá trình tìm kiếm là ngẫu nhiên, các thuật toán được thiên vị gán giá trị cho các thành phần riêng lẻ của một giải pháp, mà có nồng độ cao hơn các kích thích tố trong bảng pheromone Theo cách này, việc tìm kiếm được giới hạn khu vực tốt hơn trong không gian giải pháp Điều tra lý thuyết đã chỉ ra rằng các thuật toán đàn kiến là tương đương với gốc Gradient trong một không gian đa chiều pheromone

Như pheromones tích lũy cùng các thành phần tốt hơn, các thuật toán tạo ra các giải pháp với chi phí giảm, cho đến khi nó được chấm dứt Các giải pháp chi phí thấp nhất được giữ sang một bên và khi chấm dứt, trở thành sản phẩm cuối cùng của thuật toán Nó đã được chứng minh rằng đột biến các bảng pheromone bằng cách thêm nhiễu loạn ngẫu nhiên nhỏ cải thiện việc tìm kiếm bằng cách ngăn chặn sự hội tụ sớm với các giải pháp tối ưu địa phương

Trong bài báo này, các thuật toán đàn kiến, cho các vấn đề thực thi tụ tối ưu được mô tả

Trang 38

Bởi vì bản chất của vấn đề, các thuật toán đề xuất duy trì bảng pheromone ở hai cấp độ khác nhau được sử dụng bởi những con kiến để xây dựng các giải pháp Bởi vì hệ thống phân cấp này, cách tiếp cận này sẽ được gọi là một thuật toán đàn kiến đa mức

Thuật toán đề xuất tạo ra một giải pháp mới bằng cách đặt một tụ điện ở một vài trong số những nút Không giống như trong bài toán tối ưu tổ hợp tiêu chuẩn, một quyết định giai đoạn hai

là cần thiết trong việc quyết định các vị trí của các tụ điện Đầu tiên, vì những vấn đề khác nhau liên quan lắp đặt và bảo trì, công ty điện lực thích nơi tụ trong chỉ một vài trong số các địa điểm

Do đó một tập hợp các nút tối ưu phải được xác định trong các nguồn phát nơi tụ phải được đặt Quyết định thứ hai là quyền quyết định giá tụ trong KVA đó sẽ giảm thiểu tổng chi phí Kể từ khi

tụ thương mại có sẵn chỉ xếp hạng cố định (thường là 300, 600, 900, hoặc 1200 KVA), một

Trang 39

quyết định rời rạc đã được thực hiện ở đây quá Để kích hoạt các thuật toán mô phỏng quá trình này, chúng tôi đã thiết kế một thuật toán đàn kiến duy trì hai bảng pheromone

Trong cách tiếp cận đa mức được đề xuất, bảng pheromone đầu tiên là một mảng lXn với

số dương T Từ nay trở đi, chúng ta sẽ sử dụng các chỉ số "1" và "2" để biểu thị mức độ trong một

số các thông số thuật toán Sử dụng mức trên bảng này, và tổng số của tụ điện được lắp đặt, m, được duy trì ở một giá trị không đổi trong thuật toán, các vị trí của các tụ điện được quyết định một cách ngẫu nhiên Một số địa điểm m được xác định bởi các thuật toán một địa điểm tại một thời điểm Xác suất của một tụ điện được đặt trong mỗi bước thời gian trong mỗi nút j là p(j), được cho bởi phương trình sau đây:

(3.6)

Trong phương trình trên, tổng kết được thực hiện trên tất cả n nút nơi tụ có thể được cài đặt Như vậy xác suất của một tụ điện được lắp đặt tại bất kỳ vị trí j, là tỷ lệ thuận với sự lắng đọng pheromone trong các mục tương ứng của bảng cấp pheromone trên Phương thức bánh xe roulette tiêu chuẩn lựa chọn được thực hiện để mô phỏng các quá trình ngẫu nhiên

Vị trí của các nút được chọn thông qua quá trình này sẽ được ký hiệu là j 1, J2,

• ■ ■ Jm-

Bước tiếp theo là quyết định xếp hạng KVA tại các địa điểm j 1, j2, ,jm này được thực hiện ở cấp độ thứ hai, làm việc sử dụng một bảng pheromone khác Bảng pheromone này được bố trí trong các hình thức của một ma trận rXn T2, trong đó R là số xếp hạng KVA rời rạc Xác suất của việc gán một giá KVA tương ứng với r hàng của bảng pheromone để tụ tại mỗi vị trí jk, p2(r, jk) bằng phương trình:

Trang 40

Sau khi phân công sơ bộ hai giai đoạn của tụ điện đến các nút, một kỹ thuật tìm kiếm cục

bộ đuợc viện dẫn để cải thiện vị trí xa hơn Để mỗi nút jk, nơi một tụ điện đuợc đặt, nếu đánh giá KVA đuợc chọn là một trong đó tuơng ứng với hàng r của T2, sau đó xếp hạng kết hợp với các hàng liền kề r-1 và r+1 đuợc kiểm tra Các chi phí của tất cả ba khả năng đuợc tính toán bằng cách

sử dụng mô phỏng dòng phân bố tải, và các đánh giá mà sản xuất các chi phí tối thiểu (xem 3.5) đuợc chọn là những phân thức Do số luợng đáng kể các tính toán liên quan để thục hiện các mô phỏng, chỉ có một đuờng chuyền đuợc cho phép đối với từng vị trí, theo thứ tự xuất hiện của họ trong hệ thống

Các thuật toán ghi các giải pháp tốt nhất thu đuợc từ phiên đầu tiên Giải pháp này sẽ đuợc gọi là giải pháp tốt nhất toàn cầu Các chi phí vị trí cuối cùng vào cuối của bất kỳ lặp đi lặp lại cho

là so với toàn cầu tốt nhất, và nếu nó là thấp hơn sau này, tốt nhất toàn cầu đuợc cập nhật cho phù hợp Khi tốt nhất toàn cầu không đuợc cải thiện trong một khoảng thời gian (2 vòng lặp), các bảng pheromone là dao động để cho phép tìm kiếm để tiếp tục khám phá bởi một nhà điều hành được gọi là đột biến Nhà điều hành đột biến thêm một giá trị được tạo ra một cách ngẫu nhiên phần tử trong bảng Các bảng pheromone ở cả hai cấp đều bị nhiễu loạn theo sau:

coszgi

và

Định dạng
Số trang	89
Dung lượng	1,69 MB
File đính kèm	PSO.rar (11 MB)