Áp dụng thuật toán one rank cuckoo search để giải bài toán tái cấu trúc lưới điện phân phối

TÓM TẮT Luận văn sử dụng thuật toán One Rank Cuckoo Search ORCS để giải quyết bài toán tái cấu trúc lưới điện phân phối LĐPP giảm tổn thất công suất tác dụng.. Trong khi đó, tái cấu trúc

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

-oOo -

LÊ NGHĨA

ÁP DỤNG THUẬT TOÁN ONE RANK CUCKOO SEARCH

ĐỂ GIẢI BÀI TOÁN TÁI CẤU TRÚC

LƯỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI

Chuyên ngành: Kỹ Thuật Điện

LUẬN VĂN THẠC SĨ

Công trình được hoàn thành tại: Trường Đại học Bách Khoa – ĐHQG-HCM

Cán bộ hướng dẫn khoa học: PGS TS Võ Ngọc Điều

Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm:

1 Chủ tịch: TS Nguyễn Văn Liêm

2 Phản biện 1: TS Lê Kỷ

3 Phản biện 2: TS Hồ Văn Hiến

4 Uỷ Viên: PGS.TS Hồ Văn Nhật Chương

5 Thư ký: TS Huỳnh Quang Minh

Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV và Trưởng Khoa quản lý chuyên ngành sau khi luận văn đã được sửa chữa (nếu có)

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

Độc lập - Tự do - Hạnh phúc

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ

Họ tên học viên: LÊ NGHĨA MSHV: 7140418

Ngày, tháng, năm sinh: 26/04/1984 Nơi sinh: TP Hồ Chí Minh

Chuyên ngành: Kỹ Thuật Điện Mã số: 60 52 02 02

I TÊN ĐỀ TÀI:

Áp dụng thuật toán One Rank Cuckoo Search để giải bài toán tái cấu trúc lưới

điện phân phối

NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG:

- Tìm hiểu bài toán tái cấu trúc lưới điện phân phối

- Tìm hiểu thuật toán One Rank Cuckoo Search

- Áp dụng thuật toán One Rank Cuckoo Search để giải bài toán tái cấu trúc lưới điện phân phối

- So sánh kết quả đạt được với các thuật toán khác

- Kết luận và đưa ra hướng phát triển cho đề tài

III NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 05/12/2016

LỜI CẢM ƠN

Lời đầu tiên, tôi xin chân thành cảm ơn sự hướng dẫn tận tình của thầy PGS.TS Võ Ngọc Điều, người thầy hướng dẫn tôi thực hiện luận văn này Thầy đã cung cấp cho tôi những tài liệu cần thiết cho đề tài Trong suốt thời gian thực hiện luận văn, mặc dù công việc rất bận rộn nhưng thầy vẫn dành nhiều thời gian và tâm huyết trong việc hướng dẫn tôi thực hiện luận văn

Trong thời gian vừa qua, với những sự chỉ dẫn, nhắc nhở, gợi ý của thầy đã cho tôi thêm ý tưởng mới, giúp tôi thực hiện hiệu quả nghiên cứu của mình Cho đến hôm nay, luận văn của tôi đã được hoàn thành, cũng chính là nhờ sự nhắc nhở, đôn đốc, sự giúp đỡ nhiệt tình của thầy

Xin cảm ơn quý thầy cô giáo trường Đại học Bách Khoa TP.HCM đã tận tình chỉ dạy cho tôi những kiến thức quý báu trong những năm tháng học tập tại trường Vốn kiến thức được tiếp thu trong quá trình học không chỉ là nền tảng cho quá trình nghiên cứu, mà còn là hành trang quí báu để tôi bước vào đời một cách vững chắc

và tự tin

Xin cảm ơn gia đình, những người thân yêu và bạn bè đồng nghiệp đã luôn là nguồn cổ vũ, động viên, tạo điều kiện và chăm lo cho tôi về cả vật chất lẫn tinh thần

để tôi có thể yên tâm thực hiện tốt việc học tập

Cuối cùng tôi kính chúc quý Thầy, Cô dồi dào sức khỏe và thành công trong

sự nghiệp cao quý

Tp Hồ Chí Minh, tháng 12 năm 2016

Người thực hiện

Lê Nghĩa

TÓM TẮT

Luận văn sử dụng thuật toán One Rank Cuckoo Search (ORCS) để giải quyết bài toán tái cấu trúc lưới điện phân phối (LĐPP) giảm tổn thất công suất tác dụng Thuật toán ORCS được dựa trên thuật toán Cuckoo Search (CS) và được cải tiến nhằm nâng cao khả năng giải quyết của bài toán tối ưu và tốc độ hội tụ Thuật toán ORCS đề xuất để giải bài toán tái cấu trúc LĐPP cho mạng điện IEEE 16 nút, 33 nút và 69 nút

Các kết quả thu được trong quá trình tính toán cho thấy rằng thuật toán ORCS đề xuất tốt hơn về hiệu quả tính toán Bên cạnh đó, luận văn cũng đề xuất các hướng phát triển nghiên cứu, hướng tiếp cận mới để tiếp tục cải thiện thuật toán ORCS, đưa đến kết quả tốt hơn, cũng như ứng dụng vào các bài toán tái cấu trúc thực tế trong hệ thống điện

Thông qua các kết quả khảo sát trên LĐPP từ mạng điện chuẩn đến thực tế cho thấy sau khi tái cấu trúc, tổn thất công suất giảm đáng kể và từ đó nâng cao độ tin cậy cung cấp điện cho khách hàng Điều này thể hiện hiệu quả của giải thuật đề xuất

ABSTRACT

This thesis proposes a One Rank Cuckoo Search (ORCS) algorithm for solving the optimal distribution network reconfiguration (DNRC) problem for active power loss minimization The ORCS algorithm is based on the Cuckoo Search (CS) algorithm and improved for the ability to solve optimization problems and speed of convergence The ORCS algorithm is proposed to solve the DNRC problem with 16, 33 and 69 bus IEEE power systems

The results obtained during calculations are better at computation efficiency Besides, the thesis also proposes developing research directions, new approaches to further improve the ORCS algorithm, brought to better results, as well as applications on the practical DNRC problem in the power system

According to calculating results on distribution network from IEEE 16,

33 and 69 bus test systems to practical power network, power loss is reduced considerably and thereby improve power supply reliability for customers Therefore, these results illustrate the efficiency of the proposed ORCS algorithm

LỜI CAM ĐOAN

Tôi cam đoan luận văn này hoàn toàn do tôi thực hiện được thực hiện dưới

sự hướng dẫn khoa học của PGS.TS Võ Ngọc Điều

Các đoạn trích dẫn trong luận văn đều được dẫn nguồn, chính xác và kết quả nêu trong luận văn là nghiên cứu của tôi và có tính trung thực

Học viên

Lê Nghĩa

MỤC LỤC

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ ii

LỜI CẢM ƠN iii

TÓM TẮT iv

ABSTRACT v

LỜI CAM ĐOAN vi

MỤC LỤC vii

DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH x

DANH MỤC CÁC BẢNG xi

DANH SÁCH CÁC CHỮ VIẾT TẮT xii

CHƯƠNG 1 : GIỚI THIỆU CHUNG 1

1.1 Lý do chọn đề tài 1

1.2 Mục tiêu của đề tài 2

1.3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 3

1.4 Phương pháp nghiên cứu 3

CHƯƠNG 2 : TỔNG QUAN 4

2.1 Giới thiệu 4

2.2 Lưới điện phân phối 4

2.2.1 Đặc điểm của lưới điện phân phối 5

2.2.2 Nhiệm vụ của lưới điện phân phối 8

2.3 Thực trạng của LĐPP hiện nay của Việt Nam 10

2.4 Các nghiên cứu về tái cấu trúc LĐPP 12

2.4.1 Giới thiệu 12

2.4.2 Các giải thuật Heuristic 12

2.4.2.1.Giải thuật của Civanlar và các cộng sự - kỹ thuật đổi nhánh 12

2.4.2.2.Phương pháp Heuristic và tối ưu hóa 15

2.4.3 Các giải thuật Meta-Heuristic 19

2.4.3.1.Thuật toán di truyền – Genetic Algorithm (GA) 19

2.4.3.2.Phương pháp logic mờ - Fuzy logic 21

2.4.3.3.Mạng thần kinh nhân tạo – Artificial Neural Network (ANN) 21

2.4.3.4.Hệ chuyên gia – Expert System (ES) 21

2.4.3.5.Thuật toán Tabu Search (TS) 22

2.4.3.6.Thuật toán bầy đàn – Particle Swarm Optimization (PSO) 24

2.4.3.7.Phương pháp mô phỏng luyện kim – Simulated Annealing Method 24 2.4.3.8.Thuật toán tối ưu kiến – Ant Colony Optimization Method (ACO) 25 2.4.3.9.Thuật toán Cuckoo Search (CS) 25

CHƯƠNG 3 : BÀI TOÁN TÁI CẤU TRÚC LƯỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI 27

3.1 Tái cấu trúc lưới điện phân phối 27

3.2 Các bài toán tái cấu trúc lưới điện phân phối 28

3.3 Mô hình toán học của bài toán tái cấu trúc lưới điện phân phối 30

3.4 Xây dựng giải thuật kiểm tra điều kiện hình tia 32

CHƯƠNG 4 : ÁP DỤNG PHƯƠNG PHÁP ONE RANK CUCKOO SEARCH GIẢI BÀI TOÁN TÁI CẤU TRÚC LƯỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI 37

4.1 Đặt vấn đề 37

4.2 Phương pháp One Rank Cuckoo Search giải bài toán tái cấu trúc 37

4.2.1 Thuật toán Cuckoo Search 37

4.2.1.1.Hành vi chim Cuckoo 38

4.2.1.2.Đặc tính Lévy Flight 38

4.2.1.3.Thuật toán Cuckoo Search 39

4.2.2 Thuật toán One Rank Cuckoo Search (ORCS) 42

4.2.3 Áp dụng thuật toán ORCS vào bài toán tái cấu trúc 44

CHƯƠNG 5 : KẾT QUẢ TÍNH TOÁN 48

5.1 Chọn thông số 48

5.2 Mạng điện IEEE 16 nút 49

5.3 Mạng điện IEEE 33 nút 52

5.4 Mạng điện IEEE 69 nút 56

5.5 Lưới điện phân phối thực tế 63

5.5.2 Giới thiệu chương trình con TOPO của PSS/ADEPT 5.0 64

5.5.3 Công tác chuyển tải trong vận hành lưới điện phân phối thực tế 66

5.5.4 Phương pháp thực hiện 67

5.5.4.1.Công suất tiêu thụ trung bình 67

5.5.4.2.Định nghĩa phần tử phụ tải 68

5.5.4.3.Xác định cấu hình lưới điện phân phối 70

5.5.5 Kết quả tái cấu trúc cho phát tuyến Tân Quý 70

CHƯƠNG 6 : KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI 75

6.1 Tổng kết đề tài 75

6.2 Hướng phát triển của đề tài 76

6.3 Lời kết 76

TÀI LIỆU THAM KHẢO 77

PHỤ LỤC 82

Phụ lục A: Dữ liệu phát tuyến Tân Quý giờ bình thường 82

DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH

Hình 2.1 - Lưới điện phân phối Cao thế/ Trung thế 6

Hình 2.2 - Lưới điện Trung thế/ Hạ thế 6

Hình 2.3 - Vị trí và vai trò của lưới điện phân phối 9

Hình 2.4 - Lưu đồ giải thuật của Civanlar và các cộng sự 13

Hình 2.5 - Giải thuật của Merlin & Back được Shirmohammadi chỉnh sửa 17

Hình 3.1 - Hệ thống hình tia IEEE 16 nút – 3 nguồn 34

Hình 3.2 - Lưu đồ kiểm tra điều kiện hình tia hệ thống phân phối 36

Hình 4.1 - Chim Cuckoo con lớn hơn cả chim chủ tổ 38

Hình 4.2 - Lưu đồ thuật toán Cuckoo Search 41

Hình 5.1 – Mạng điện IEEE 16 nút 49

Hình 5.2 - Cải thiện điện áp của thuật toán ORCS cho mạng điện IEEE 16 nút 51

Hình 5.3 - Đặc tính hội tụ của thuật toán ORCS cho mạng điện IEEE 16 nút 52

Hình 5.4 - Mạng điện IEEE 33 nút 52

Hình 5.5 - Cải thiện điện áp của thuật toán ORCS cho Mạng điện IEEE 33 nút 55

Hình 5.6 - Đặc tính hội tụ của thuật toán ORCS cho Mạng điện IEEE 33 nút 56

Hình 5.7 - Mạng điện IEEE 69 nút 56

Hình 5.8 - Cải thiện điện áp của thuật toán ORCS cho Mạng điện IEEE 69 nút 63

Hình 5.9 - Đặc tính hội tụ của thuật toán ORCS cho Mạng điện IEEE 69 nút 63

Hình 5.10 - Sơ đồ đơn tuyến của một phần tử phụ tải với MBA hạ áp 69

Hình 5.11 - Sơ đồ mô phỏng phát tuyến Tân Quý trạng thái ban đầu 71

Hình 5.12 - Cấu trúc phát tuyến Tân Quý sau tái cấu trúc 72

Hình 5.13 - Cải thiện điện áp của phương pháp ORCS cho Phát tuyến Tân Quý 73

Hình 5.14 - Đặc tính hội tụ của phương pháp ORCS cho Phát tuyến Tân Quý 73

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 3.1 - Phạm vi ứng dụng của các bài toán tái cấu trúc LĐPP 30

Bảng 5.1 - Thông số của thuật toán ORCS cho các hệ thống kiểm tra 48

Bảng 5.2 - Thông số nhánh của mạng điện phân phối IEEE 16 nút 49

Bảng 5.3 - Thông số các nút của mạng điện phân phối IEEE 16 nút 50

Bảng 5.4 - So sánh các kết quả mô phỏng cho hệ thống kiểm tra IEEE 16 nút 51

Bảng 5.5 - Thông số nhánh của mạng điện IEEE 33 nút 53

Bảng 5.6 - Thông số nút của mạng điện IEEE 33 nút 54

Bảng 5.7 - So sánh các kết quả mô phỏng cho Mạng điện IEEE 33 nút 55

Bảng 5.8 - Thông số nhánh của mạng điện phân phối IEEE 69 nút 57

Bảng 5.9 - Thông số nút của mạng điện phân phối IEEE 69 nút 60

Bảng 5.10 - So sánh các kết quả mô phỏng cho Mạng điện IEEE 69 nút 62

Bảng 5.11 - So sánh các kết quả mô phỏng cho phát tuyến Tân Quý 72

IPM : Interior Point Methods

MIP : Mixed-Integer Programming

PSO : Particle Swarm Optimization

ANN : Artificial Neural Network

ES : Expert System

FWA : Fireworks Algorithm

RGA : Refined Genetic Algorithms

HAS : Harmony Search Algorithm

ITS : Improved Tabu Search

IEEE : Institute of Electrical And Electronics Engineers

PSS/ADEPT : Power System Simulator/

Advanced Distribution Engineerging Productivity Tool TOPO : Tie Open Point Optimization

CHƯƠNG 1 : GIỚI THIỆU CHUNG

1.1 Lý do chọn đề tài

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 số liệu của Tập đoàn Điện lực Việt Nam năm 2015, tổn thất điện năng đo được là từ 7% - 8% so với 2% - 3% trên lưới điện truyền tải [1] Thực tế, việc giảm tổn thất điện năng góp phần làm giá thành điện năng giảm, dẫn đến hạ giá thành các sản phẩm và thúc đẩy kinh tế phát triển, phục vụ nhu cầu dân sinh ngày càng cao

Vì vậy, nhiều phương pháp để giảm tổn thất công suất và nâng cao độ tin cậy trên LĐPP đã được thực hiện nhưng lại tốn các chi phí đầu tư và lắp đặt thiết bị như: nâng cao điện áp vận hành lưới điện phân phối, tăng tiết diện dây dẫn, hoặc lắp đặt tụ bù nhằm giảm truyền tải công suất phản kháng trên lưới điện Trong khi đó, tái cấu trúc lưới là phương pháp không cần chi phí để cải tạo lưới điện, bằng cách đóng hoặc mở các cặp khóa điện có sẵn trên lưới cũng làm giảm tổn thất điện năng đáng kể, khi đạt được cân bằng công suất giữa các tuyến dây Không chỉ dừng lại ở mục tiêu giảm tổn thất điện năng, tái cấu trúc LĐPP còn có thể nâng cao khả năng tải của lưới điện, 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 LĐPP thực tế

và một giải thuật đủ mạnh để tái cấu trúc lưới điện trong điều kiện thoả mãn các ràng buộc kỹ thuật trong hệ thống điện phân phối

Với những ưu điểm của bài toán tái cấu trúc lưới điện phân phối, các nhà khoa học đã không ngừng nghiên cứu tìm ra các thuật toán và phát triển chúng ngày một

hoàn thiện hơn để giải quyết bài toán tái cấu trúc lưới điện Đã có rất nhiều thuật toán từ cổ điển cho đến trí tuệ nhân tạo được sử dụng như: Quadratic Programming (QP) [2], Linear Progrmaming (LP) [3], Interior Point Methods (IPM) [4], Mixed-Integer Programming (MIP) [5], Evolutionary Programming (EP) [6], Genetic Algorithm (GA) [7], Differential Evolution (DE) [8], Ant Colony Optimization (ACO) [9], Particle Swarm Optimization (PSO) [10],…

Ngày càng nhiều thuật toán dạng metaheuristic ra đời lấy cảm hứng từ thiên nhiên Mới đây, hai nhà toán học Xin-She Yang và Suash Deb đã đưa ra thuật toán mới Cuckoo Search (CS) được phát triển năm 2009 [11], [12] Thuật toán CS lấy cảm hứng từ hành vi của loài chim Cuckoo kết hợp với đặc tính Lévy flight Mặc dù thuật toán CS tốt hơn các thuật toán PSO, GA, DE trong việc giải quyết các bài toán tối ưu hệ thống điện, tuy nhiên, giải pháp tối ưu dựa trên bước đi ngẫu nhiên Lévy flight không được đảm bảo hội tụ nhanh Do đó, năm 2013, Ahmed S Tawfik và cộng sự đã đề xuất thuật toán One Rank Cuckoo Search (ORCS) [13] với 2 sự hiệu chỉnh so với phương pháp CS và cho kết quả tốt hơn CS trong 10 hàm chuẩn và đặc biệt đối với bài toán tối ưu Và đó cũng chính là lý do tôi chọn đề tài “Áp dụng thuật toán One Rank Cuckoo Search để tái cấu trúc lưới điện phân phối” cho luận văn thạc sĩ

1.2 Mục tiêu của đề tài

Mục tiêu nghiên cứu là áp dụng thuật toán One Rank Cuckoo Search để giải bài toán tái cấu trúc LĐPP nhằm giảm tổn thất công suất

Từ mục tiêu nghiên cứu như trên, nhiệm vụ của luận văn bao gồm:

- Đọc các bài báo viết về tái cấu trúc lưới điện từ trước đến nay trên thế giới Phân loại theo các phương pháp khác nhau

- Tìm hiểu các phương pháp tối ưu để giải bài toán tái cấu trúc hệ thống điện

- Tìm hiểu bài toán tái cấu trúc hệ thống điện và xây dựng hàm mục tiêu đạt

- Áp dụng thuật toán ORCS để giải bài toán tái cấu trúc trên mạng điện chuẩn

So sánh kết quả thu được của thuật toán ORCS với các kết quả đã được công bố trước đây

- Áp dụng phương pháp đề xuất vào LĐPP thực tế

- Đưa ra kết luận và hướng nghiên cứu phát triển đề tài

1.3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Phạm vi nghiên cứu của luận văn là tập trung vào bài toán: “Tái cấu trúc để giảm tổn thất công suất tác dụng và cải thiện chất lượng điện áp trong lưới điện phân phối”

1.4 Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp giải quyết bài toán sẽ gồm 4 bước như sau:

+ Nghiên cứu về thuật toán ORCS

+ Xây dựng giải thuật dựa trên thuật toán ORCS để giải bài toán tái cấu trúc LĐPP

+ So sánh kết quả với các kết quả đã được công bố trước đây

+ Áp dụng phương pháp đề xuất vào LĐPP thực tế

1.5 Nội dung luận văn

Chương 1: Giới thiệu chung

Chương 2: Giới thiệu tổng quan về bài toán tái cấu trúc cũng như các phương pháp

đã được áp dụng để giải quyết bài toán

Chương 3: Bài toán tái cấu trúc LĐPP

Chương 4: Giới thiệu giải thuật ORCS và áp dụng giải thuật này vào bài toán tái cấu trúc LĐPP

Chương 5: Kết quả tính toán

Chương 6: Kết luận và hướng phát triển đề tài

CHƯƠNG 2 : TỔNG QUAN

Hiện nay, do cấu trúc của LĐPP không thay đổi nhưng phụ tải ngày càng tăng, dẫn đến tổn thất của LĐPP tăng lên Do đó, để giảm tổn thất của LĐPP, người ta sẽ dùng các biện pháp như: đặt tụ bù tại các vị trí thích hợp, cải tạo lại lưới điện… Tuy nhiên trong thực tế, làm như vậy sẽ đòi hỏi sự đầu tư rất nhiều mà hiệu quả giảm tổn thất điện năng lại không đáng kể Chính vì vậy, để hệ thống phụ tải tăng trong giới hạn cho phép của LĐPP, và giảm tổn thất điện năng trên đường dây, phương pháp tái cấu trúc LĐPP là giải pháp hữu hiệu

Trong thời gian gần đây, sự tiến bộ vượt bậc của khoa học trong lĩnh vực trí thông minh nhân tạo đã liên tục đưa ra các thuật toán để giải bài toán tái cấu trúc LĐPP Việc áp dụng một thuật toán mới để giải bài toán tái cấu trúc hiệu quả hơn là một nhu cầu cấp thiết Trên cơ sở đó, tôi đề nghị áp dụng thuật toán One rank Cuckoo Search để giải lại bài toán tái cấu trúc LĐPP với hy vọng tìm ra một giải pháp tốt

Hệ thống lưới phân phối có vai trò quan trọng trong cung cấp điện đến hộ tiêu thụ, vì lý do kỹ thuật nên luôn vận hành hình tia tuy được thiết kế mạch vòng để tăng độ tin cậy cung cấp điện Tổn thất điện năng đo được là từ 7%- 8% so với 2%- 3% trên lưới điện truyền tải [1], do đó nghiên cứu các biện pháp giảm tổn thất điện năng trên lưới phân phối luôn đem lại hiệu quả kinh tế cao

Có nhiều biện pháp để giảm tổn thất trong quá trình phân phối điện năng như:

bù công suất phản kháng, nâng cao điện áp vận hành LĐPP hoặc tăng tiết diện dây dẫn Tuy các biện pháp này đều mang lại hiệu quả kinh tế và kỹ thuật nhưng cũng cần phải có kinh phí đầu tư để nâng cấp, cải tạo lưới điện Trong khi đó biện pháp tái cấu trúc lưới thông qua việc chuyển tải bằng cách đóng – mở các cặp khóa điện cũng giảm tổn thất đáng kể khi cân bằng tải giữa các tuyến dây mà không cần bất

năng, tái cấu trúc LĐPP còn nâng cao khả năng tải của lưới điện, giảm sụt áp cuối lưới và giảm thiểu số lượng hộ tiêu thụ mất điện khi sự cố hay sửa chữa đường dây Trong thực tế vận hành, tái cấu trúc lưới điện giảm tổn thất năng lượng và thỏa các ràng buộc kỹ thuật với hàng trăm khóa điện có trên hệ thống điện phân phối luôn là điều khó khăn đối với các điều độ viên Tuy nhiên không thể giảm số lượng khóa điện có trên lưới để đơn giản vận hành được vì chi phí vận hành lưới điện sẽ tăng đáng kể Do đó cần phải có một phương pháp phân tích phù hợp với LĐPP thực tế và sử dụng một giải thuật đủ mạnh để thoả mãn các ràng buộc kỹ thuật trong

hệ thống điện phân phối, đồng thời hỗ trợ vận hành cho các điều độ viên

2.2.1 Đặc điểm của lưới điện phân phối

Phân phối điện là giai đoạn cuối cùng trong việc truyền tải điện đến hộ tiêu dùng LĐPP sẽ nhận điện từ hệ thống lưới truyền tải và chuyển nó đến hộ tiêu dùng điện năng Dòng công suất sẽ đi từ nguồn (hệ thống lưới truyền tải) qua LĐPP đến cung cấp cho phụ tải Vì vậy, việc truyền tải điện năng từ nhà máy điện đến hộ tiêu thụ sẽ sinh ra tổn hao trên lưới truyền tải và LĐPP (khoảng 7- 8% tổng công suất của hệ thống) [1]

Các đặc điểm của lưới điện phân phối [14]:

 Hệ thống phân phối điện năng được xây dựng và lắp đặt phải đảm bảo nhận điện năng từ một hay nhiều nguồn cung cấp và phân phối đến các hộ tiêu thụ

Hình 2.1 - Lưới điện phân phối Cao thế/ Trung thế

Hình 2.2 - Lưới điện Trung thế/ Hạ thế

 Đảm bảo cung cấp điện tiêu thụ ít gây ra mất điện nhất Bằng các biện pháp

cụ thể như có thể có nhiều nguồn cung cấp, có đường dây dự phòng, có nguồn thay thế như máy phát,…

 LĐPP vận hành dễ dàng linh hoạt và phù hợp với việc phát triển lưới điện trong tương lai

 Đảm bảo chất lượng điện năng cao nhất về ổn định tần số và ổn định điện áp

Độ biến thiên điện áp cho phép là  5% Uđm [1]

 Đảm bảo chi phí tu dưỡng, bảo dưỡng là nhỏ nhất

Lưới phân phối cung cấp điện trực tiếp cho phụ tải trong bán kính khoảng vài chục ki-lô-mét trở lại, có các đặc điểm chính sau:

 Điện áp định mức từ 6kV đến 35kV, đôi khi lên đến 66kV – 100kV [1]

 Tổng chiều dài đường dây và số lượng máy biến áp chiếm tỉ lệ lớn trong toàn

 Trong vận hành hở, các relay bảo vệ lộ ra chỉ cần dùng các loại relay đơn giản,

rẻ tiền như relay quá dòng, thấp áp,… mà không nhất thiết phải trang bị các loại relay phức tạp như định hướng, khoảng cách, so lệch,… nên việc phối hợp bảo vệ relay trở nên dễ dàng hơn và mức đầu tư cũng giảm xuống

 Chỉ cần dùng cầu chì tự rơi (FCO: Fuse Cut Out) hay cầu chì tự rơi kết hợp cắt

có tải (LBFCO: Load Beak Fuse Cut Out) để bảo vệ các nhánh rẽ hình tia trên cùng một đoạn trục và phối hợp với Recloser để tránh sự cố thoáng qua

 Khi có sự cố, do vận hành hở, nên sự cố không lan tràn qua các phụ tải khác

 Do được vận hành hở nên việc điều khiển điện áp trên từng tuyến dây dễ dàng hơn và giảm được phạm vi mất điện trong thời gian giải trừ sự cố

 Nếu chỉ xem xét giá xây dựng mới lưới phân phối, thì phương án kinh tế là các lưới hình tia

2.2.2 Nhiệm vụ của lưới điện phân phối

LĐPP có các nhiệm vụ sau:

 Cung cấp phương tiện để truyền tải năng lượng điện đến hộ tiêu thụ

 Cung cấp phương tiện để các công ty điện lực phục vụ điện năng đến người tiêu thụ điện

 Đảm bảo chất lượng điện năng và độ tin cậy cung cấp điện

 Đảm bảo một số yêu cầu an toàn trong giới hạn cho phép

Các loại sơ đồ của lưới điện phân phối [14]:

 Hệ thống hình tia đơn giản

 Hệ thống vòng phía cao áp – hình tia phía hạ áp

 Hệ thống chọn lọc phía cao áp – hệ thống chọn lọc phía hạ áp

 Hai nguồn phía cao áp – hệ thống chọn lọc phía hạ áp

Hình 2.3 - Vị trí và vai trò của lưới điện phân phối

 Hệ thống mạng hình nút

Những hệ thống này theo thứ tự có chi phí, tính linh hoạt và độ tin cậy tăng dần, do đó chúng được dùng cho những vùng có mật độ phụ tải tăng dần theo thứ tự trên

Ở sơ đồ hình tia, điều thuận lợi là mạng lưới điện đơn giản, người sử dụng sẽ nhận điện năng tại một trong các trạm biến áp đơn sau khi đã hạ cấp điện áp Thuận lợi cho việc lắp đặt các máy biến áp, thiết bị bảo vệ và dễ dàng quản lý lưới điện Tuy nhiên, ở sơ đồ hình tia có độ sụt áp cao và hiệu quả sử dụng tương đối thấp bởi vì những đường dây cấp điện bên hạ áp là những nguồn cung cấp đơn Khi

có sự cố ở đường dây hạ áp, thiết bị bảo vệ sẽ cắt toàn bộ tải trên đường dây đó

Do điều kiện địa lý cũng như lịch sử Việt Nam, hệ thống điện Việt Nam nói chung phân bố rộng với nhiều cấp điện áp Sự tồn tại nhiều cấp điện áp buộc phải sử dụng nhiều loại thiết bị với xuất xứ khác nhau, điều đó gây trở ngại trong vận hành

và khó có thể thiết lập được chế độ làm việc kinh tế; thêm vào đó quá trình cải tạo

và quy hoạch cũng gặp nhiều trở ngại do thiếu các chỉ tiêu, định mức hợp lý,… dẫn đến thiếu chính xác trong dự báo, lựa chọn thiết bị và lãng phí vốn đầu tư, kèm theo

đó là quá trình gia tăng tổn thất, giảm chất lượng điện

Trong những năm gần đây, cùng với sự phát triển nhanh về kinh tế dẫn đến nhu cầu sử dụng điện năng tăng vượt bậc không những về số lượng phụ tải mà đòi hỏi chất lượng điện năng cung cấp cũng cao hơn Điều này đòi hỏi điện lực Việt Nam phải đổi mới về cách thức quản lý – điều hành, về thiết bị, công nghệ, xây dựng nhiều nhà máy điện, xây dựng và nâng cấp LĐPP… Nhưng vẫn không đáp ứng kịp với nhu cầu sử dụng điện, đặc biệt LĐPP vẫn còn tồn tại một số hạn chế sau [15]:

 Vẫn tồn tại nhiều cấp điện áp trên LĐPP (6,6 kV, 10 kV, 22 kV, 35 kV)

 Recloser và máy cắt có tải (LBS) không được điều khiển từ xa và có số lượng

 Các tổ đấu dây của máy biến áp tại các trạm trung gian không thống nhất, nên phải cắt điện khi chuyển tải, điều này làm gián đoạn việc cung cấp điện và gây khó chịu cho khách hàng sử dụng điện

 Lưới điện phân bố rộng, cung cấp điện trực tiếp cho nhiều loại phụ tải khác nhau nên chịu tác động lớn của địa hình phân bố, điều kiện khí hậu của từng vùng miền

Việc chuyển tải chỉ xảy ra khi:

 Chống quá tải đường dây, trạm biến áp trung gian ở những nơi phụ tải phát triển nhanh, vào giờ cao điểm hay khi có công tác sửa chữa các vòng truyền tải

 Tái cấu trúc khôi phục cung cấp điện sau khi cô lập sự cố hay sửa chữa, cải tạo đường dây và trạm biến áp theo định kỳ

Vì các khó khăn trên, mục tiêu vận hành LĐPP phù hợp với điều kiện Việt Nam hiện nay có thể đề nghị như sau:

 Xác định cấu trúc lưới điện không thay đổi trong thời đoạn khảo sát để tổn thất năng lượng là bé nhất

 Tái cấu trúc lưới điện chống quá tải, cân bằng tải (giữa các đường dây, máy biến thế nguồn ở các trạm biến áp) để nâng cao khả năng tải của lưới điện

 Khôi phục lưới điện sau sự cố hay cắt điện sửa chữa

 Xác định cấu trúc lưới điện theo nhiều mục tiêu như: tổn thất công suất bé nhất, mức độ cân bằng tải cao nhất, số lần chuyển tải ít nhất, sụt áp cuối lưới

bé nhất cùng đồng thời xảy ra

 Tái cấu trúc lưới điện giảm thiểu điện năng ngừng cung cấp cho khách hàng, đây là mục tiêu áp dụng cho những LĐPP sau cải tạo, có mức giảm tổn thất công suất không đáng kể

2.4 Các nghiên cứu về tái cấu trúc LĐPP

2.4.1 Giới thiệu

Tái cấu trúc LĐPP là một vấn đề tối ưu hóa đa mục tiêu kết hợp phức tạp Sự phức tạp của vấn đề phát sinh do cấu trúc của LĐPP là mạng vòng và các ràng buộc của dòng công suất thực tế là phi tuyến Vấn đề tái cấu trúc LĐPP cũng tương tự như việc tính toán phân bố công suất tối ưu Tuy nhiên, tái cấu trúc yêu cầu một khối lượng tính toán lớn do có nhiều biến có tác động đến các trạng thái khóa điện

và điều kiện vận hành như: LĐPP phải vận hành hở, không quá tải máy biến áp, đường dây, thiết bị đóng cắt,… và sụt áp tại hộ tiêu thụ trong phạm vi cho phép

Do đó, khi tiếp cận bài toán tái cấu trúc, cần sử dụng các phương pháp tìm kiếm tối ưu sẽ cho kết quả tốt hơn Những năm gần đây, có rất nhiều phương pháp được phát triển cho việc giảm thiểu tổn thất công suất trong tái cấu trúc lưới điện phân phối Nhưng chỉ có hai phương pháp thực sự mang lại hiệu quả cao là giải thuật heuristic và giải thuật meta-heuristic, vì dễ tìm được cấu trúc lưới tối ưu

2.4.2 Các giải thuật Heuristic

Bản chất phi tuyến tính rời rạc của bài toán tái cấu trúc LĐPP đã tạo tiền đề cho các nỗ lực nghiên cứu theo hướng sử dụng kỹ thuật chỉ thuần túy dựa trên giải thuật heuristic Giải thuật này có cùng đặc điểm là sử dụng các công thức thực nghiệm để đánh giá mức độ giảm tổn thất liên quan đến thao tác đóng cắt và giới thiệu một số quy luật nhằm giảm số lượng xem xét các khóa điện Các quy tắc heuristic dựa trên giả định rằng vệc giảm tải trên thiết bị và nguồn phát đồng nghĩa với giảm tổn thất Mặc dù đã có nhiều nghiên cứu theo hướng này nhưng chưa tìm được giải thuật tỏ

ra thực sự khả thi

2.4.2.1 Giải thuật của Civanlar và các cộng sự - kỹ thuật đổi nhánh

Giải thuật của Civanlar [16] dựa trên heuristic để tái cấu trúc lưới điện phân phối, lưu đồ mô tả giải thuật được trình bày tại hình 2.4

Giải thuật Civanlar được đánh giá cao nhờ:

 Xác định được hai quy luật để giảm số lượng khóa điện cần xem xét

 Nguyên tắc chọn khóa đóng: việc giảm tổn thất chỉ có thể đạt được nếu như có sự chênh lệch đáng kể về điện áp tại khóa đang mở

Phân bố công suất cho lưới điện mới

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

Kiểm tra quá tải và

Độ sụt áp cho phép

Chọn thao tác đóng/ cắt kế tiếp

Hệ thống được xem là tối ưu

Hình 2.4 - Lưu đồ giải thuật của Civanlar và các cộng sự

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

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

(2.1) Trong đó D : tập các nút tải được dự kiến chuyển tải

Ii : dòng điện tiêu thụ của nút thứ i

EM : tổn thất điện áp do thành phần điện trở gây ra tại nút M

EN : tổn thất điện áp do thành phần điện trở gây ra tại nút N

Rloop : tổng các điển trở trên vòng kín khi đóng khóa điện đang mở

Kỹ thuật đổi nhánh thể hiện ở quá trình thay thế 01 khóa mở bằng và 01 khóa

mở đóng trong cùng một vòng có cặp khóa đóng/mở có mức giảm tổn thất công suất lớn nhất Quá trình được lặp lại cho đến khi không thể giảm được tổn thất nữa Giải thuật Civanlar có những ưu điểm:

 Nhanh chóng xác định được phương án tái cấu trúc có mức tổn thất nhỏ hơn bằng cách giảm số liên kết đóng cắt nhờ quy tắc heuristic và sử dụng công thức thực nghiệm để xác định mức độ giảm tổn thất tương đối

 Việc xác định dòng tải tương đối chính xác

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

 Mỗi bước tính toán chỉ xem xét một cặp khóa điện trong một vòng

 Chỉ đáp ứng được nhu cầu giảm tổn thất, chứ chưa giải quyết được bài toán cực tiểu hóa hàm mục tiêu

 Việc tái cấu trúc hệ thống phụ thuộc vào cấu trúc ban đầu

2.4.2.2 Phương pháp Heuristic và tối ưu hóa

Việc kết hợp giữa giải thuật heuristic và tối ưu hóa tái cấu trúc LĐPP cực tiểu

ΔP tiêu tốn nhiều thời gian tính toán nhưng lại có khả năng xác định được cấu trúc lưới điện đạt cực tiểu toàn cục và không phụ thuộc vào cấu trúc lưới ban đầu khi khảo sát các hệ số tổ hợp khóa điện có thể thay đổi trạng thái

a Giải thuật của Merlin & Back – kỹ thuật vòng kín

Trong năm 1975, Merlin & Back [17] đề xuất một phương pháp Heuristic có ràng buộc để xác định các cấu trúc lưới cho tổn thất tối thiểu trên đường dây: “Đóng tất cả các khóa điện lại – tạo thành một lưới kín, sau đó giải bài toán phân bố công suất và tiến hành mở lần lượt các khóa có dòng chạy qua là bé nhất cho đến khi lưới điện dạng hình tia”

Ở đây, Merlin và Back cho rằng với mạch vòng, LĐPP luôn có mức tổn thất công suất bé nhất Vì vậy, để có LĐPP vận hành hình tia, Merlin và Back lần lượt loại bỏ những nhánh có tổn thất công suất nhỏ nhất, quá trình sẽ chấm dứt khi lưới điện đạt được trạng thái vận hành hở Trong quá trình thực hiện, thuật toán không tính mức giảm ΔP khi phân bố lại phụ tải cho từng bước mà chỉ xét đến dòng chạy qua khóa điện Thuật toán không tính tổn thất ΔP để so sánh lựa chọn cấu trúc tối

ưu vì đã xuất phát từ điều kiện mở nhánh có dòng công suất bé nhất để mức tổn thất

ΔP là bé nhất Các giải thuật tìm kiếm nhánh và biên ứng dụng luật heuristic này mất rất nhiều thời gian do có khả năng xảy ra đến 2n cấu trúc lưới điện nếu có n đường dây được trang bị khóa điện

Những ưu điểm của phương pháp này là:

 Cấu trúc cuối cùng độc lập với trạng thái ban đầu của khóa điện

 Quá trình thực hiện phương pháp này dẫn đến tối ưu hoặc gần tối ưu theo cái hàm mục tiêu

Các hạn chế của phương pháp này là:

 Tải được giả định hoàn toàn là tải tác dụng và được cung cấp bởi các nguồn hiện tại sẽ không thay đổi trong quá trình thực hiện tái cấu trúc

 Sụt áp trên lưới được cho là không đáng kể

 Các hạn chế khác của lưới điện cũng được bỏ qua

Dựa trên cơ sở thuật toán này, rất nhiều nhà nghiên cứu về sau đã phát triển, chỉnh sửa cho phù hợp với thực tế vận hành lưới điện cũng như yêu cầu về giảm khối lượng tính toán và nâng cao năng suất, chất lượng điện năng Điển hình đó là thuật toán của Shirmohammadi [18] đã cải tiến phương pháp của Merlin & Back và

đã thu được kết quả khả quan trong việc tìm kiếm giải pháp tối ưu hoặc gần tối ưu

và trạng thái của các khóa điện không phụ thuộc vào cấu trúc lưới Tác giả Shirmohammadi là người đầu tiên sử dụng kỹ thuật “bơm vào/ rút ra” một lượng công suất không đổi để mô tả thao tác phân bố lại phụ tải trong LĐPP với giả thiết dòng công suất bơm vào/rút ra là một đại lượng liên tục Phương pháp này khắc phục được tất cả các nhược điểm chính của Merlin & Back

Xuất phát từ lưới điện ban đầu là lưới điện kín (sau khi đóng tất cả các khóa điện trên lưới), giải bài toán phân bố công suất sẽ lựa chọn nhánh có dòng điện bé nhất trong các vòng độc lập Sau khi mở nhánh có dòng bé nhất trong lưới điện, giải lại bài toán phân bố công suất cho lưới điện mới, đồng thời kiểm tra các điều kiện

về chất lượng điện áp nút, khả năng mang tải của các tuyến dây còn lại Trong trường hợp không vi phạm chất lượng điện áp các nút và khả năng tải của nhánh, sẽ lặp lại các bước như trên cho đến khi lưới điện hoàn toàn hình tia và các phụ tải đều được cấp điện Trong trường hợp khóa điện vừa mở vi phạm điều kiện vận hành, sẽ phải đóng khóa điện vừa mở và mở khóa điện có dòng bé nhất tiếp theo trong lưới điện phân phối Sau đó giải lại bài toán phân bố công suất và tiếp tục kiểm tra điều kiện vận hành cho đến khi lưới điện có cấu trúc hình tia

Sau khi chỉnh sửa, giải thuật này vẫn còn bộc lộ nhiều nhược điểm, có thể liệt

kê như sau:

 Mặc dù đã áp dụng các luật heuristic, giải thuật này vẫn cần quá nhiều thời gian để tìm ra được cấu trúc giảm tổn thất công suất

 Tính chất không cân bằng và nhiều pha chưa được mô phỏng đầy đủ

 Tổn thất của thiết bị trên đường dây chưa được xét đến trong giải thuật

Có

Không

Có

 Cài đặt tất cả các vòng ở trạng thái không tối ưu

 Tối ưu hóa các vòng độc lập

 Tính điện áp trung bình tại các nút và dòng công suất trung bình

 Đánh dấu các vòng ở trạng thái không tối ưu khi có dòng công suất không đổi

Có vòng chưa tối ưu không?

Không

 Chọn vòng kế tiếp để tối ưu hóa.

 Ước tính tổn thất năng lượng sẽ giảm

 Chọn nhánh trong vòng để mở

Tìm được nhánh mở tốt?

Đánh dấu vòng vừa mở là tối ưu

Thay đổi cấu trúc lưới và lưu trữ để so sánh với vòng lặp kế tiếp

Cấu trúc lưới điện tối ưu

Hình 2.5 - Giải thuật của Merlin & Back được Shirmohammadi chỉnh sửa

b Các giải thuật khác

Có nhiều nhà nghiên cứu đã và đang nỗ lực tìm kiếm cách vận dụng kỹ thuật kết hợp giữa Heuristic và tối ưu hóa Nếu kết hợp thành công hai kỹ thuật trên sẽ cho một kết quả tính toán chính xác ở mức độ chấp nhận được trong điều kiện giảm đáng kể khối lượng và thời gian tính toán Mặc dù trong lý thuyết đã có nhiều giải thuật mang tính khả thi nhưng có rất ít giải thuật thực sự có hiệu quả trong thực tế Liu và các cộng sự [19] đã đề xuất hai giải thuật tái cấu trúc lưới bằng cách xem các phụ tải có dòng điện tiêu thụ không phụ thuộc vào điện áp thanh cái Giải thuật đầu tiên của Liu chỉ tính đến mô hình phân phối tải phân bố đều (liên tục) trên các đường dây Giải thuật này đã xác định được các điểm chi tải cần thiết để tái cấu trúc ở mức tổn thất nhỏ nhất Tuy nhiên, tính tối ưu có thể không được đảm bảo vì giả thiết phụ tải trên đường dây phân bố liên tục là không phù hợp với thực tế Giải thuật thứ hai có xét đến các trạng thái hoạt động của các khóa điện khi tái cấu trúc

để hệ thống vận hành trong điều kiện tối ưu Tuy nhiên, cả hai giải thuật này đều chưa chỉ ra cấu trúc thực sự có tổn thất công suất bé nhất

Glamocanin [20] xem xét vấn đề tái cấu trúc như một bài toán vận tải với chi phí là hàm bậc hai Trong phương pháp này, cần phải xác định cấu trúc tối ưu ban đầu bằng cách tuyến tính hóa tổn thất với công suất để làm phương án tựa cho giải thuật Sau đó áp dụng, xấp xỉ tổn thất với hàm bậc hai của công suất để cải thiện lời giải Tuy nhiên, giải thuật này chưa hoàn chỉnh ở chỗ giải thuật heuristic không đủ sâu để xác định cấu trúc cực tiểu tổn thất công suất

Wagner và các cộng sự [21] trình bày một giải thuật tái cấu trúc dựa trên bài toán vận tải có hàm chi phí tuyến tính Tổn thất đường dây được tính xấp xỉ thành hàm tuyến tính nhiều đoạn cho phép tính toán tổn thất công suất từng bước Điện áp đường dây và điều kiện chống quá tải cũng được đơn giản hóa bằng các hàm tuyến tính Wagner sử dụng hai ví dụ trên lưới điện thực tế có Uvh=44kV, so sánh với phương pháp của Shirmohammadi [18] và Civanlar [16] và tỏ ra rất phù hợp với lưới điện nhỏ, nhưng với lưới điện có 1000 nút trở lên thì thời gian tính toán quá

Goswami và Basu [22] xem xét lưới điện khởi đầu là lưới điện vòng bằng cách đóng tất cả các khóa điện mở, giải thuật xác định khóa điện mở tương tự như của Merlin và Back nhưng không hoàn toàn giống vì theo Goswami và Basu, cần phải xác định cặp khóa điện dự kiến đóng/mở để đảm bảo là lưới điện hình tia Mặc dù phù hợp với LĐPPnhỏ nhưng theo R.J.Sarfi [1], giải thuật này rất khó triển khai cho lưới điện lớn

Còn rất nhiều giải thuật tái cấu trúc khác như của Chang [23] và Jean-Jumeau [24], họ phát triển các giải thuật dựa trên việc mô phỏng kỹ thuật luyện kim Giải thuật của Jean Jumeau đề cập cả mục tiêu giảm tổn thất công suất và cân bằng tải, tạo thành một hàm đa mục tiêu Mặc dù giải thuật được chứng minh rất chặt chẽ về mặt toán học nhưng giải thuật cần rất nhiều thời gian để giải các bài toán thực tế Năm 2000, Jeon cùng các cộng sự của mình [25] giới thiệu một chiến lược tìm kiếm TABU sử dụng kỹ thuật chuyển đổi nhánh để tái cấu trúc lưới điện phân phối Mặc dù sử dụng TABU cho lưới điện kiểm chứng nhưng Jeon thực sự gặp khó khăn khi phải thực hiện số lần lặp quá lớn

2.4.3 Các giải thuật Meta-Heuristic

Thời gian gần đây, trí tuệ nhân tạo đã trở nên phổ biến đưa đến sự nở rộ của nhiều kỹ thuật như: hệ thần kinh nhân tạo (ANN), giải thuật gen (GA) và hệ chuyên gia (ES) đã được ứng dụng để tái cấu trúc hệ thống mặc dù việc sử dụng các kỹ thuật dựa trên cơ sở của trí tuệ nhân tạo đã tỏ ra có giá trị trong nhiều ứng dụng, nhưng vẫn chưa thể chứng minh là đã tìm ra được các giải pháp tốt nhất Với tốc độ phát triển của công nghệ máy tính như hiện nay, chắc chắn trí tuệ nhân tạo sẽ được ứng dụng nhiều hơn trong các bài toán tái cấu trúc hệ thống Các kỹ thuật áp dụng đồng thời ANN và GA (gọi là giải thuật lai) mở ra nhiều triển vọng trong việc giảm đáng kể thời gian tính toán [1], [26], [27], [28]

2.4.3.1 Thuật toán di truyền – Genetic Algorithm (GA)

Nara sử dụng các thuật toán di truyền (GA) [29] là một thuật toán tìm kiếm dựa trên cơ chế chọn lọc tự nhiên và di truyền tự nhiên Nó kết hợp sự thích nghi

giữa bản chất của di truyền học tự nhiên hoặc quá trình tiến hóa của các cơ quan với chức năng tối ưu hóa Các tính năng đơn giản của GA làm cho nó phù hợp cho nhiều đối tượng khác nhau khi giải quyết vấn đề tối ưu hóa Các vấn đề trong việc

sử dụng GA dựa trên một nguyên tắc mã hóa và giải mã hiệu quả, cơ chế của nhiễm sắc thể đại diện cho mạng lưới phân phối và cấu trúc của chắc năng thể lực [26] Biểu diễn chuỗi dựa trên các chiến lược Heuristic:

Đối với mạng phân phối, khi đóng một khóa điện sẽ tạo một vòng kín Thuật toán đề nghị bắt đầu bằng việc đóng tất cả các khóa điện để tạo thành một mạng kín Mạng vòng này sẽ bao gồm nhiều vòng kín và phải thực hiện thao tác mở một điểm

“tốt nhất” trên mỗi vòng để cực tiểu tổn thất cho mạch hở Mở một khóa điện trong mỗi vòng sẽ có được cấu trúc mạng hình tia tiếp theo là biểu diễn chuỗi:

 Mỗi gen biểu diễn một khóa mở trong vòng, độ dài của chuỗi bằng số vòng

 Nếu chuỗi có cùng một gen thì mạng có một vòng, mỗi gen trong chuỗi khác nhau

 Nếu chuỗi có hai hay nhiều gen là khóa điện thông thường trong hai vòng khác nhau thì mạng có một nút bị cách ly

Quá trình tái sản sinh, lai hóa và đột biến:

Trong quá trình tái sản sinh, chọn một tập hợp các chuỗi cũ để sản sinh một tập các chuỗi mới dựa theo những quy luật hợp lý Trong quá trình lai hóa, chọn hai chuỗi một cách ngẫu nhiên từ dân số ở cùng một thời điểm Chọn một hay nhiều vị trí trên hai chuỗi và hoán đổi cho nhau (lai hóa đơn giản hoặc phức tạp) Quá trình đột biến được thực hiện rất hạn chế, sau mỗi chuyển đổi từ 100 – 1000 bit trong quá trình lai hóa, thay đổi một vị trí bit ngẫu nhiên bằng các khóa điện khác nhau trong vòng cho một chuỗi được chọn ngẫu nhiên từ dân số Phép toán này được sử dụng

để thoát khỏi một cực tiểu địa phương Tuy nhiên trong quá trình này, chuỗi mới tạo

ra có thể vi phạm các ràng buộc hình tia và cách ly

2.4.3.2 Phương pháp logic mờ - Fuzy logic

King và Radha sử dụng một bộ điều khiển logic mờ để thích ứng hoàn toàn và xác suất xảy ra đột biến dựa trên chức năng thể lực Các ưu điểm chính của hệ thống kiểm soát mờ đối với các phương pháp truyền thống là: khả năng mô hình hóa định lượng các khía cạnh của kiến thức và quá trình lý luận của con người, mô hình hóa ước tính miễn phí, mạnh mẽ, và dễ dàng thực hiện Logic mờ điều khiển GA luôn luôn tìm ra tối ưu toàn cục và đã được chứng tỏ có sự hội tụ nhanh hơn so với một

GA thông thường [28]

2.4.3.3 Mạng thần kinh nhân tạo – Artificial Neural Network (ANN)

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, một hệ thống gồm hai ANN sẽ được sử dụng để phân tích mức độ tải và sau đó thực hiện tái cấu trúc tùy 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 cắt riêng rẽ trong giải thuật tổng thể Tuy nhiên, ANN cũng chỉ có thể tìm ra được trạng thái lưới sau tái cấu trúc tốt như tập số liệu huấn luyện Chính vì vậy, tái cấu trúc lưới đề nghị dùng ANN cũng không thể chỉ ra được trạng thái cực tiểu [27], [28]

2.4.3.4 Hệ chuyên gia – Expert System (ES)

Taylor và Lubkeman đưa ra một hệ chuyên gia tái cấu trúc hệ thống phân phối dựa trên sự mở rộng các quy luật của Civanlar Taylor và Lubkeman mô tả các mục tiêu cơ bản của họ như tránh quá tải máy biến áp, quá tải đường dây và độ sụt áp không bình thường, các tác giả khẳng định rằng nếu thỏa mãn các điều kiện này thì

hệ thống sẽ đạt tối thiểu hóa tổn thất [28]

2.4.3.5 Thuật toán Tabu Search (TS)

Khái niệm đầu tiên về bảng tìm kiếm Tabu được dùng trong trí tuệ nhân tạo Không giống như một số giải thuật khác chẳng hạn như giải thuật di truyền hay giải thuật 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 và đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khoa học và kỹ thuật Trong lĩnh vực hệ thống điện giải thuật tìm kiếm dùng để giải quyết các vấn đề của bài toán tái cấu trúc lưới điện phân phối cực tiểu tổn thất trong các điều kiện vận hành bình thường, trong bài toán tái cấu trúc Thuật toán 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 di truyền, thuật toán Tabu Search có không gian tìm kiếm và quản lý tích cực hơn Giải thuật 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 kề bên sẽ được định nghĩa cho cấu trúc hiện tại, mỗi bước di chuyển tiếp theo sẽ chọn ra cấu trúc tốt nhất liền kề

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 Tabu Search 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:

o 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

o Bước 2: lựa chọn một phương án ngẫu nhiên từ không gian tìm kiếm: S 0

Các nghiệm này được thể hiện bởi số lượng khóa điện sẽ được mở trong suốt quá trình tái cấu trúc

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

chỉ số lần lặp m = 1

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

và phương án tốt nhất: S best = S và S current = S 0

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

o 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

o Bước 7: tính mức độ mong muốn của S best : f best = f(S best). Mức độ mong muốn là tổng của hàm mục tiêu và hàm phạt

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

hiện tại S current bằng cách thay đổi các khóa phải được mở ra Hệ các

phương án này được ký hiệu là S neighbor

o Bước 9: tính toán mức độ mong muốn cho mỗi phương án của S neighbor, và

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

o 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 S current =

S neighbor_best và đi tới bước 12

o Bước 11: chấp nhận S neighbor_best nếu nó có mức độ mong muốn tốt hơn f best

và hệ S current = S neighbor_best, ngược lại chọn một phương án tốt kế tiếp mà không có trong danh sách Tabu để trở thành phương án hiện tại

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

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

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

2.4.3.6 Thuật toán bầy đàn – Particle Swarm Optimization (PSO)

Jin và Zhao trình bày phương pháp dựa trên tối ưu nhị phân bầy đàn cho vấn

đề cân bằng tải 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 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 [31] Hiện nay phương pháp tối ưu hóa bầy đàn Partile swarm optimization (PSO) đã và đang được phát triển và có nhiều cải tiến trong việc ứng dụng vào các bài toán tái cấu trúc lưới điện [29], [30]

2.4.3.7 Phương pháp mô phỏng luyện kim – Simulated Annealing Method (SA)

Các thuật toán mô phỏng luyện kim lần đầu tiên được đề xuất bởi Scott Kirkpatrick, C Daniel Gelatt và Mario P.Vecchi vào năm 1953, tuy nhiên, nó dựa trên phương pháp mô phỏng Monte Carlo do Metropolis N vào năm 1953 [27] Tên của thuật toán này xuất phát từ quá trình làm lạnh và kết tinh của một kim loại làm mát và ủ tương ứng của một chất lỏng Ở 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 độ của hệ thống đạt đến một trạng thái ổn định trước khi giảm nhiệt độ đến 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 như quá trình làm mát không được thực hiện đủ chậm, hệ thống không còn ở trạng thái năng lượng tối thiểu, lúc này quá trình được gọi là quá trình dập tắt [32]

Các trạng thái vật lý của quá trình Luyện kim cũng tương tự như việc xác định gần như toàn bộ các giải pháp tối ưu cho các vấn đề tối ưu hóa Ý tưởng cơ bản là bắt đầu với cấu hình nguyên tử hiện hành Cấu hình này tương đương với các giải

với chi phí của các hàm mục tiêu và trạng thái cuối cùng tương ứng với cực tiểu của hàm chi phí

2.4.3.8 Thuật toán tối ưu kiến – Ant Colony Optimization Method (ACO)

Carpento và Chicco trình bày một ứng dụng mới của giải thuật tìm kiếm của đàn kiến cho bài toán tối ưu tái cấu trúc LĐPP với mục tiêu cực tiểu tổn thất trên hệ thống phân phối với các ràng buộc trong quá trình vận hành [27] Phương pháp này dựa trên hoạt động tìm kiếm thức ăn của một đàn kiến 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 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 và do sự bay hơi của dấu chân kiến cũng khác nhau 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 đoạn đường đó là ngắn nhất từ tổ kiến đến nơi có thức ăn 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 câu 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 [33]

2.4.3.9 Thuật toán Cuckoo Search (CS)

Giải Thuật CS được đưa ra bởi Ramin Rajabioun, được đăng trên tạp chí Applied Soft Computing vào cuối năm 2011 [34] Đây là một giải thuật tối ưu lấy

cảm hứng từ đời sống của quần thể chim Cuckoo Những điểm đặc biệt trong cách sinh sống, cách đặt trứng và phát triển của chúng là nền tảng cho việc phát triển giải thuật mới này Chim Cuckoo đẻ trứng nhưng không ấp và nuôi dưỡng chim non, sau khi đẻ trứng chúng sẽ gắp trứng bỏ vào tổ của loài chim khác, nếu không bị phát hiện chim Cuckoo non sẽ được ấp và nuôi dưỡng bởi loài chim khác Giống như những giải thuật tiến hóa khác, CS bắt đầu bởi một quần thể ban đầu Quần thể Cuckoo ở những môi trường sống khác nhau bao gồm 2 đối tượng là chim Cukoo

và trứng Trong suốt quá trình đấu tranh sinh tồn một số con Cuckoo hoặc trứng của

nó bị tiêu diệt, số còn lại sẽ di chuyển tới môi trường sống tốt hơn rồi tiếp tục quá trình sinh sản và đặt trứng Sự cố gắng thích nghi với môi trường sống của chim Cuckoo hy vọng sẽ hội tụ lại tại một môi trường sống duy nhất và tốt nhất (vị trí có cùng giá trị lợi nhuận và là giá trị lợi nhuận cao nhất) Đây cũng chính là lời giải cần tìm trong các bài toán tối ưu hóa Ứng dụng của giải thuật CS đã được thử nghiệm trên các hàm toán học chuẩn và các vấn đề thực tế Điều này chứng minh khả năng giải quyết các vấn đề tối ưu hóa có mức độ khó cao của giải thuật

CHƯƠNG 3 : BÀI TOÁN TÁI CẤU TRÚC LƯỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI

3.1 Tái cấu trúc lưới điện phân phối

Một đường dây trong LĐPP luôn có nhiều loại phụ tải khác nhau (sản xuất, kinh doanh và sinh hoạt…) và các phụ tải này được phân bố không đồng đều giữa các đường dây Mỗi loại tải lại có thời điểm đỉnh tải khác nhau và luôn thay đổi trong ngày, trong tuần và trong từng mùa Vì vậy, trên các đường dây, đồ thị phụ tải không bằng và phải luôn có sự chênh lệch công suất tiêu thụ Điều này gây ra quá tải đường dây và làm tăng tổn thất trên LĐPP

Để chống quá tải đường dây và giảm tổn thất, các điều độ viên sẽ thay đổi cấu hình lưới điện vận hành bằng các thao tác đóng/cắt các cặp khóa điện hiện có trên lưới Vì vậy, trong quá trình thiết kế, các loại khóa điện (Recloser, LBS, DS,…) sẽ được lắp đặt tại các vị trí có lợi nhất để khi thao tác đóng/cắt các khóa này vừa có thể giảm chi phí vận hành vừa giảm tổn thất năng lượng

Có hai loại khóa được sử dụng trong hệ thống phân phối sơ cấp, đó là khóa thường đóng và khóa thường hở Hai loại khóa này được thiết kế để dùng cho việc bảo vệ và quản lý cấu hình Tái cấu trúc lưới điện là quá trình thay đổi cấu trúc của LĐPP bằng việc thay đổi trạng thái đóng/mở của các khóa điện Vì có rất nhiều tổ hợp các khóa điện trong LĐPP nên việc tìm ra cách chuyển tải tốt nhất trong tổ hợp các khóa điện khi chuyển tải sẽ cần một thời gian rất dài và còn phải xem xét đến các điều kiện ràng buộc kỹ thuật Các ràng buộc đó là:

 Cấu trúc vận hành hở

 Cân bằng công suất

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

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

 Đường dây, máy biến áp và các thiết bị khác không bị quá tải