Ứng dụng thuật toán PSO cải tiến sohpso TVAC cho phân bố tối ưu công suất trong hệ thống điện

Ba vấn ñề quan trọng ñược trình bày trong luận văn là: - Đưa ra bài toán OPFOptimal Power Flow: Bài toán OPF là bài toán phân bố công suất phát tối ưu các máy phát nhằm cực tiểu hóa tổn

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

-

NGUYỄN NGỌC TIẾP

ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN PSO CẢI TIẾN SOHPSO-TVAC

CHO PHÂN BỐ TỐI ƯU CÔNG SUẤT TRONG

CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH

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

Luận văn thạc sĩ được bảo vệ tại:

HỘI ĐỒNG CHẤM BẢO VỆ LUẬN VĂN THẠC SĨ

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

Ngày tháng năm

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

Tp HCM, ngày tháng năm 200

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ

Họ tên học viên: NGUYỄN NGỌC TIẾP Phái: Nam

Ngày, tháng, năm sinh: 05-09-1986 Nơi sinh: Cần Thơ

Chuyên ngành: Thiết bị Mạng và Nhà máy điện

MSHV: 09180086

I -TÊN ĐỀ TÀI:

ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN PSO CẢI TIẾN SOHPSO-TVAC CHO PHÂN BỐ

TỐI ƯU CÔNG SUẤT TRONG HỆ THỐNG ĐIỆN

II- NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG:

- Nghiên cứu bài toán OPF trong hệ thống điện

- Nghiên cứu về PSO và các cải tiến của PSO

- Ứng dụng thuật toán PSO cải tiến SOHPSO-TVAC vào bài toán OPF mạng điện 30 nút

- Ứng dụng thuật toán PSO cải tiến SOHPSO-TVAC vào bài toán OPF mạng điện 57 nút

III- NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : 20-09-2010

IV- NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 28-01-2011

LỜI CẢM ƠN

Lời đầu tiên, tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến TS.Võ Ngọc Điều

Người Thầy đã tận tình hướng dẫn, chỉ bảo và dìu dắt tôi trong suốt thời gian qua để tôi hoàn thành luận văn tốt nghiệp này

Tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành đến Quý Thầy, Cô trường Đại học Bách Khoa TP.Hồ Chí Minh đã giảng dạy, trang bị cho tôi những kiến thức rất bổ ích và

quý báo làm cơ sở để tôi học tập và nghiên cứu sau này

Tôi xin cảm ơn gia đình đã tạo mọi điều kiện tốt nhất để tôi yên tâm học tập

và nghiên cứu trong suốt thời gian qua

Xin chân thành cảm ơn Ban Giám Hiệu, Quý Thầy, Cô trường Đại học Cần Thơ đã tạo điều kiện và giúp đỡ trong suốt thời gian vừa qua để tôi hoàn thành

khóa học này

Xin cảm ơn tất cả bạn bè thân thuộc đã động viên, giúp đỡ và hỗ trợ tôi

trong lúc khó khăn, đó là nguồn động viên to lớn giúp tôi nỗ lực phấn đấu hoàn thành tốt luận văn này

Xin cảm ơn các Anh, Chị, và các bạn học viên Cao học khóa 2009 ngành

Thiết bị Mạng và Nhà máy điện đã ủng hộ và giúp đỡ tôi trong suốt khóa học này

TP.Hồ Chí Minh, tháng 01 năm 2011

Nguyễn Ngọc Tiếp

Tóm tắt luận văn

TÓM TẮT LUẬN VĂN

Luận văn này trình bày thuật toán PSO cải tiến SOHPSO-TVAC và ứng dụng vào tính toán phân bố công suất trong hệ thống ñiện Ba vấn ñề quan trọng ñược trình bày trong luận văn là:

- Đưa ra bài toán OPF(Optimal Power Flow): Bài toán OPF là bài toán

phân bố công suất phát tối ưu các máy phát nhằm cực tiểu hóa tổng chi phí nhiên liệu của các máy phát trong khi thỏa mãn ñồng thời các ràng buộc vận hành của hệ thống ñiện

- Trình bày các cải tiến PSO và phương pháp SOHPSO-TVAC: Giới

thiệu các cải tiến của PSO qua từng giai ñoạn từ phương pháp PSO cổ ñiện, TVIW, PSO-TVAC… ñến các phương pháp PSO cải tiến mới nhất SOHPSO-TVAC

PSO Áp dụng phương pháp SOHPSOPSO TVAC vào bài toán OPF: Nêu ra cách

tiếp cận mới ñể giải quyết bài toán OPF trong hệ thống ñiện ñó thuật toán SOHPSO-TVAC ñược cải tiến từ thuật toán PSO cổ ñiển PSO là thuật toán tối ưu hóa xác suất dựa trên quần thể Hệ thống ñược khởi tạo với 1 quần thể có nhiều lời giải chấp nhận ñược ngẫu nhiên và tìm kiếm cho 1 lời giải tối ưu nhất bằng cách cập nhật qua nhiều thế hệ Thuật toán này ñược test trên hệ thống ñiện chuẩn IEEE 30 nút và 57 nút Kết quả tính toán ñược so sánh với kết quả của các phương pháp khác ñược trình bày trong các bài báo ñể thấy ñược tính ưu việt của thuật toán SOHPSO-TVAC so với các phương pháp khác

Mục lục

MỤC LỤC

Trang

Nhiệm vụ luận văn Thạc sĩ ………i

Lời cảm ơn ……….ii

Tóm tắt luận văn ………iii

Mục lục ……….iv

Danh mục các bảng trong luận văn.……… vi

Danh mục các hình trong luận văn ……….vii

Các chữ viết tắt trong luận văn ……… viii

Chương I : GIỚI THIỆU……….1

1.1 Giới thiệu chung về ñề tài 1

1.2 Mục tiêu của ñề tài 2

1.3 Phạm vi nghiên cứu 3

1.4 Nội dung luận văn 4

Chương II: TỔNG QUAN 4

2.1 Tổng quan về bài toán OPF 4

2.2 Tổng quan về các phương pháp ñã ñược áp dụng ñể giải bài toán OPF 7

2.2.1 Phương pháp cổ ñiển 7

2.2.2 Phương pháp quy hoạch tiến hóa 14

Chương III : THÀNH LẬP BÀI TOÁN OPF TRONG HỆ THỐNG ĐIỆN 22

3.1 Giới thiệu chung 22

3.2 Bài toán OPF dạng tổng quát[11] 23

3.3 Bài toán OPF ñề xuất 25

3.4 Các ràng buộc trong bài toán OPF 26

3.4.1 Ràng buộc bằng nhau 27

3.4.2 Ràng buộc không bằng nhau 27

Chương IV : GIẢI BÀI TOÁN OPF BẰNG THUẬT TOÁN PSO CẢI TIẾN SOHPSO-TVAC 29

4.1 Giới thiệu 29

4.2 Phương pháp PSO truyền thống 29

4.2.1 Tổng quan về PSO 29

Mục lục

4.2.2 Cơ sở nền tảng của PSO 33

4.2.3 Thuật toán PSO tổng quát 34

4.2.4 Thuật toán PSO cổ ñiển và các cải tiến PSO 36

4.3 Phương pháp PSO ñề xuất SOHPSO-TVAC ñể giải quyết bài toán OPF[14,15] 39

4.3.1 Khái niệm chung 39

4.3.2 Giải thuật của phương pháp SOHPSO-TVAC 40

4.3.3 Áp dụng thuật toán SOHPSO-TVAC vào bài toán phân bố công suất tối ưu trong hệ thống ñiện 42

Chương V : KẾT QUẢ TÍNH TOÁN 47

5.1 Mạng ñiện IEEE 30 nút 47

5.1.1 Cấu trúc mạng ñiện 47

5.1.2 Thiết lập các thông số cho SOHPSO-TVAC 47

5.1.3 Kết quả và nhận xét 49

5.2 Mạng ñiện IEEE 57 nút 56

5.2.1 Cấu trúc mạng ñiện 56

5.2.2 Thiết lập các thông số cho SOHPSO-TVAC 57

5.2.3 Kết quả và nhận xét 57

5.3 Kết luận 59

Chương VI :TỔNG KẾT VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI 61

6.1 Tổng kết ñề tài 61

6.2 Hướng phát triển của ñề tài 62

6.3 Lời kết 62

Phụ lục ………63

Tài liệu tham khảo ……….74

Tóm tắt lý lịch trích ngang ……… 79

Danh mục các bảng trong luận văn

DANH MỤC CÁC BẢNG TRONG LUẬN VĂN

Trang

Bảng 5.1 Kết quả phân bố công suất tối ưu mạng ñiện 30 nút không có ñiểm van

công suất ………49

Bảng 5.2 Giới hạn các ràng buộc tính toán mạng ñiện 30 nút không có ñiểm van công suất…… ………50

Bảng 5.3 Sự so sánh kết quả phân bố công suất giữa thuật toán SOHPSO-TVAC và các phương pháp khác trong mạng ñiện 30 nút không có ñiểm van công suất……51

Bảng 5.4 Sự so sánh kết quả phân bố công suất giữa thuật toán SOHPSO-TVAC và các thuật toán PSO khác trong mạng ñiện 30 nút không có ñiểm van công suất….52 Bảng 5.5 Kết quả phân bố công suất tối ưu mạng ñiện 30 nút có xét ñiểm van công suất………53

Bảng 5.6 Giới hạn các ràng buộc tính toán có xét ñiểm van công suất………54

Bảng 5.7 Sự so sánh kết quả phân bố công suất giữa thuật toán SOHPSO-TVAC và các phương pháp khác trong mạng ñiện 30 nút có xét ñến ñiểm van công suất… 55

Bảng 5.8 Kết quả phân bố công suất tối ưu trong mạng ñiện 57 nút …… ………57

Bảng 5.9 Giới hạn công suất và ñiện áp nút máy phát trong mạng ñiện 57 nút ….58 Bảng 5.10 Sự so sánh kết quả phân bố công suất giữa thuật toán SOHPSO-TVAC và các phương pháp khác trong mạng ñiện 57 nút ……… 59

Bảng A.1 Thông số ñường dây mạng ñiện 30 nút……… … 63

Bảng A.2 Thông số tải mạng ñiện 30 nút ………65

Bảng A.3 Thông số các hệ số chi phí máy phát mạng ñiện 30 nút ………66

Bảng A.4 Giới hạn công suất và ñiện áp nút phát mạng ñiện 30 nút ……… 66

Bảng A.5 Thông số máy phát mạng 30 nút với van công suất……….67

Bảng B.1 Thông số ñường dây mạng ñiện 57 nút ……….68

Bảng B.2 Thông số tải mạng ñiện 57 nút ……… 71

Bảng B.3 Thông số các hệ số chi phí máy phát mạng ñiện 57 nút……… 73

Bảng B.4 Giới hạn công suất và ñiện áp nút phát mạng ñiện 57 nút ……….73

Danh mục các hình trong luận văn

DANH MỤC CÁC HÌNH TRONG LUẬN VĂN

Trang

Hình 3.1 Đường cong chi phí phổ biến của nhà máy nhiệt ñiện……….25

Hình 3.2 Đường cong chi phí của nhà máy nhiệt ñiện với 3 van nạp……….26

Hình 4.1 Đàn chim trong tự nhiên ……….30

Hình 4.2 Đàn cá trong tự nhiên …… ……… 30

Hình 4.3 Nguyên lý thay ñổi vị trí của cá thể trong không gian 2 chiều… ………33

Hình 4.4 Sơ ñồ giải thuật của thuật toán SOHPSO-TVAC ………41

Hình 5.1 Sơ ñồ ñơn tuyến mạng ñiện IEEE 30 nút …… ……….48

Hình 5.2 Đồ thị hàm cực tiểu chi phí nhiên liệu máy phát mạng 30 nút không có ñiểm van công suất………50

Hình 5.3 Đồ thị hàm cực tiểu chi phí nhiên liệu máy phát mạng 30 nút có ñiểm van công suất ……… ………… 53

Hình 5.4 Sơ ñồ mạng ñiện IEEE 57 nút….… ……… 56

Hình 5.5 Đồ thị hàm cực tiểu chi phí nhiên liệu máy phát mạng 57 nút …………58

Chương I: Giới thiệu

Chương I

GIỚI THIỆU

1.1 GIỚI THIỆU CHUNG VỀ ĐỀ TÀI

Trong tình hình thế giới hiện nay ñang phải ñối mặt với nhiều vấn ñề khó khăn của xã hội nào là vấn ñề thiếu lương thực, y tế, khủng hoảng năng lượng(ñặt biệt là năng lượng ñiện)… do sự gia tăng dân số quá nhanh, từ ñó hệ thống ñiện cũng liên tục ñược mở rộng Như chúng ta biết năng lượng ñiện gần như không thể

dự trữ ñược do ñó bài toán sử dụng năng lượng ñiện như thế nào tiết kiệm nhất và hiệu quả nhất nhằm ñảm bảo cung cấp ñiện tin cậy cho quá trình sản xuất của xã hội

ñã trở thành vấn ñề nóng bỏng mà các nhà khoa học ñã, ñang và sẽ tiếp tục nghiên cứu ñể tìm ra phương pháp tối ưu nhất ñể giải quyết bài toán này

Do tính chất tiêu thụ ñiện ở các khu vực trong từng thời ñiểm là khác nhau cho nên trào lưu công suất trên các ñường dây truyền tải liên tục thay ñổi theo thời gian chẳng hạn như tại một thời ñiểm nào ñó trong hệ thống ñiện có những ñường dây bị quá tải trong khi các ñường dây khác non tải và ngược lại Vì thế việc sử dụng hiệu quả và tối ưu các nguồn cung cấp nhằm thay ñổi trào lưu công suất, không làm quá tải mà vẫn ñảm bảo ñược cung cấp ñiện tin cậy mà không cần phải cải tạo nâng cấp hệ thống ñiện là một vấn ñề mà các nhà khoa học rất quan tâm

Vì thế bài toán phân bố công suất tối ưu(Optimal Power Flow-OPF)[1-5] ñã ñược thiết lập nhằm nâng cao khả năng tận dụng hệ thống ñiện hiện có mà không cần phải nâng cấp cải tạo Bài toán OPF ñã có lịch sử phát triển rất lâu, bài toán OPF ñược Tommel và Tinney[5] xây dựng trên cở sở bài toán ñiều phối kinh tế(Economic Dispatch-ED) ñược giới thiệu bởi Carpentier năm 1962[6]

Rất nhiều phương pháp, rất nhiều thuật toán ñược ñưa ra ñể giải quyết bài toán này chẳng hạn như: phương pháp cổ ñiển(phương pháp ñiểm suy nội[7], Newton-Raphson[8], Quy hoạch tuyến tính(Linear Progrmaming)[8], Quy hoạch phi tuyến(Nonlinear Progrmaming)[8], Tabu Search[3], SA-Simulated Annealing[9]…), phương pháp quy hoạch tiến hóa(GA-Genetic

Chương I: Giới thiệu

Algorithm[4,5,16,19], DE-Differential Evolution[2], ACO-Ant Colony Optimization[1], PSO-Particle Swarm Optimization[10-11,20-23]…) và phương pháp lai cải tiến kết hợp giữa hai phương pháp trên

Trong ñó sự phát triển của phương pháp dựa trên trí thông minh nhân tạo và tiến hóa ñang phát triển rất mạnh ñặt biệt là phương pháp PSO Phương pháp PSO

là phương pháp dựa trên sự tối ưu bầy ñàn thông qua việc ñi tìm vị trí có nhiều thức

ăn nhất cho bầy ñàn dựa trên kinh nghiêm của những lần tìm kiếm trước Mặt dù phương pháp PSO có tuổi ñời còn rất trẻ mới chỉ ñược ñề xuất lần ñầu tiên vào

1995 bởi James Kenedy và Russel C.Eberhart[12-13] nhưng phương pháp PSO ñã

có những ñóng góp to lớn cho khoa học bởi tính hội tụ ưu việt của phương pháp như: thuật toán ñơn giản dể thực hiện, chương trình chạy nhanh hơn và kết quả chính xác hơn các phương pháp khác

1.2 MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI

Bài toán phân bố công suất tối ưu(OPF) ñã có lịch sử phát triển từ rất lâu nó

có ý nghĩa vô cùng quan trọng trong quy hoạch và ñiều khiển hệ thống ñiện Tuy nhiên cho ñến nay nhiều vấn ñề liên quan ñến bài toán OPF vẫn còn ñang trong quá trình nghiên cứu và hoàn thiện chẳng hạn như sự ñảm bảo tính hội tụ ñến lời giải tối

ưu ñối với bài toán OPF không lồi dạng tổng quát cũng như ñộ tin cậy của thuật toán mà các phương pháp cổ ñiển và hiện tại chưa giải quyết ñược

Hầu hết các phương pháp ñều gặp phải 3 vấn ñề chính: Một là, các phương pháp này có thể không ñưa ra ñược lời giải tối ưu hoặc thường bị kẹt ở lời giải tối

ưu Hai là, tất cả các phương pháp này ñều dựa trên giả ñịnh hàm mục tiêu là hàm liên tục và khả vi mà không ñúng ñối với hệ thống thực tế Ba là, các phương pháp này ñều không thể áp dụng cho các biến rời rạc

Vì thế chỉ có thể thuật toán dựa trên trí thông minh nhân tạo và tiến hóa mà ñiển hình là phương pháp PSO mới phù hợp với các loại bài toán này và loại trừ bỏ ñược các vấn ñề khó khăn trên

Luận văn giới thiệu một lời giải cho bài toán OPF sử dụng thuật toán PSO cải tiến Self-Organizing Hierarchical Particle Swarm Optimizer With Time-Varying

Chương I: Giới thiệu

Acceleration Coefficients(SOHPSO-TVAC)[14-15] Đây là phiên bản cải tiến mới của PSO ñược Kennedy và Eberhart ñề xuất Trong thuật toán SOHPSO-TVAC này vận tốc ban ñầu ñược giữ bằng 0 và khởi tạo modul của vector vận tốc với vector vận tốc ngẫu nhiên trong không gian tìm kiếm

Thuật toán này uyển chuyển hơn, thích ứng tốt hơn và vững chắc hơn so với các phương pháp khác Kết quả áp dụng thuật toán SOHPSO-TVAC ñược so sánh với các bài báo khác ñể thấy ñược tính hiệu quả của phương pháp

1.3 PHẠM VI NGHIÊN CỨU

Mục ñích nghiên cứu nêu ra ở ñây là ứng dụng thuật toán SOHPSO-TVAC vào bài toán OPF ñơn mục tiêu Ở ñây hàm mục tiêu là hàm cực tiểu tổng chi phí nhiên liệu máy phát với các ràng buộc về công suất máy phát, về ñiện áp, về công suất trên ñường dây truyền tải và chỉ số chỉnh ñịnh máy biến áp(MBA) áp dụng trong mạng ñiện chuẩn IEEE 30 nút và IEEE 57 nút

Kết quả ñạt ñược tốt hơn và triển vọng hơn ñược so sánh với các kỹ thuật tối

ưu hóa khác

1.4 NỘI DUNG LUẬN VĂN

Chương 1: Giới thiệu tổng quan về vấn ñề trong luận văn, về mục tiêu và phạm vi nghiên cứu của ñề tài

Chương 2: Giới thiệu tổng quan về bài toán OPF cũng như các phương pháp

ñã ñược áp dụng ñể giải quyết bài toán

Chương 3: Thành lập bài toán OPF dưới dạng toán học

Chương 4: Giới thiệu phương pháp PSO cải tiến SOHPSO-TVAC và áp dụng phương pháp vào bài toán OPF trong hệ thống ñiện

Chương 5: Kết quả mô phỏng ứng dụng thuật toán SOHPSO-TVAC vào bài toán OPF trong hệ thống ñiện chuẩn IEEE 30 nút và IEEE 57 nút Kết quả ñược so sánh với các bài báo khác ñể thấy ñược tính ưu việt của thuật toán SOHPSO-TVAC

Chương 6: Đánh giá thuật toán thông qua kết quả mô phỏng của thuật toán, nêu ra những vấn ñề tồn ñộng và ñưa ra hướng nghiên cứu tiếp theo

Chương II: Tổng quan

Chương II

TỔNG QUAN

2.1 TỔNG QUAN VỀ BÀI TOÁN OPF

Một trong những yêu cầu quan trọng nhất trong vận hành hệ thống ñiện(HTĐ) là ñảm bảo tính kinh tế trong việc sản xuất, truyền tải, phân phối và sử dụng ñiện năng Để thực hiện yêu cầu ñó cần ñảm bảo cho HTĐ làm việc với chi phí thấp nhất, muốn vậy cần phải giảm ñến mức tối thiểu chi phí nhiên liệu và tổn

thất ñiện năng

- Giảm chi phí nhiên liệu: Sử dụng hiệu quả các nguồn nước của thủy ñiện, phối hợp sử dụng nước của thủy ñiện với sử dụng các nhà máy nhiệt ñiện và phối hợp giữa các nhà máy nhiệt ñiện với nhau…sao cho chi phí sản xuất ñiện năng là nhỏ nhất

- Giảm tổn thất ñiện năng: Giảm tổn thất ñiện năng có ý nghĩa rất lớn trong vận hành HTĐ Giảm tổn thất ñiện bao gồm thiết lập chế ñộ sử dụng ñiện, lựa chọn

cơ cấu thiết bị vận hành hợp lý và phân bố công suất tối ưu giữa các phần tử trong HTĐ

Trong ñó bài toán phân bố công suất tối ưu (OPF) là bài toán có ý nghĩa quan trọng trong vận hành HTĐ Do tính chất ñặc thù ñiện năng gần như không thể lưu trữ ñược và trào lưu công suất trên các ñường dây truyền tải liên tục thay ñổi theo thời gian Chẳng hạn như tại một thời ñiểm nào ñó trong hệ thống ñiện có những ñường dây bị quá tải trong khi các ñường dây khác lại non tải và ngược lại Vì thế việc sử dụng hiệu quả và tối ưu các nguồn cung cấp nhằm thay ñổi trào lưu công suất mà không làm quá tải trong khi vẫn ñảm bảo ñược cung cấp ñiện tin cậy của hệ thống ñiện

OPF ñược sử dụng rộng rãi trong vận hành và quy hoạch hệ thống ñiện Modul OPF là dòng tải thông minh sử dụng các kỹ thuật ñể tự ñộng ñiều chỉnh sự thiết lập ñiều khiển hệ thống ñiện trong khi thỏa mãn ñược các ñiều kiện vận hành

và dòng phân bố tải với các ràng buộc cụ thể

Chương II: Tổng quan

Bài toán OPF ñược xem như là bài toán ghép ñôi của ñiều phối sự phát công suất tác dụng( Economic Dispatch Problem-EDP)[3] và ñiều phối công suất phản kháng Mục tiêu chính của bài toán EDP là xác ñịnh kế hoạch phát công suất ñể cực tiểu hóa tổng chi phí vận hành hệ thống mà không vi phạm bất cứ ràng buộc vận hành nào của hệ thống như quá tải ñường dây hay ñộ sai lệch ñiện áp nút Trong khi

ñó mục tiêu của ñiều phối công suất phản kháng là ñể nâng cao ổn ñịnh ñiện áp và giảm tổn thất công suất truyền tải trong hệ thống ñiện mà thỏa mãn tất cả các ràng buộc vận hành

Mục tiêu cơ bản của bài toán OPF là cực tiểu tổng chi phí nhiên liệu máy phát trong khi vẫn ñảm bảo ñộ an toàn hệ thống Từ quan ñiểm của bài toán OPF, sự duy trì ñộ an toàn hệ thống ñòi hỏi mỗi thiết bị trong hệ thống ñiện phải ñược giữ hoạt ñộng trong giới hạn cho phép ñể ñảm bảo hệ thống hoạt ñộng an toàn và ổn ñịnh Nó bao gồm giới hạn công suất ñầu ra máy phát trong khoảng lớn nhất và nhỏ nhất, dòng công suất lớn nhất trên ñường dây truyền tải và MBA cũng như giữ ñiện

áp mỗi nút trong khoảng giới hạn an toàn

Mục tiêu thứ hai của bài toán OPF là ñể xác ñịnh dữ liệu chi phí biên của hệ thống

Lời giải bài toán OPF tuy khó hơn nhưng vẫn có nhiều thuận lợi hơn so với bài toán ñiều phối kinh tế cổ ñiển trong hệ thống ñiện Bài toán OPF có khả năng thực hiện các chức năng ñiều khiển cần thiết trong khi bài toán ñiều phối kinh tế(ED) chỉ ñiều khiển công suất ngõ ra máy phát[16] Bài toán OPF còn có khả năng giám sát sự an toàn của hệ thống bao gồm quá tải ñường dây và vấn ñề ñiện áp thấp, ñiện áp cao

Hầu hết các phương pháp cổ ñiển và các phương pháp thông thường ñều gặp phải 3 vấn ñề chính: Một là, các phương pháp này có thể không ñưa ra ñược lời giải tối ưu hoặc thường bị kẹt ở lời giải tối ưu Hai là, tất cả các phương pháp này ñều dựa trên giả ñịnh hàm mục tiêu là hàm liên tục và khả vi mà không ñúng ñối với hệ thống thực tế Ba là, các phương pháp này ñều không thể áp dụng cho các biến rời rạc

Chương II: Tổng quan

Vì thế kỹ thuật tối ưu mới dựa trên trí thông minh nhân tạo và tiến hóa ñược giới thiệu ở ñây mà ñiển hình là phương pháp PSO mới phù hợp với loại bài toán OPF phức tạp này và loại trừ bỏ ñược các vấn ñề khó khăn trên

*Cơ sở phát triển của bài toán OPF

Bài toán phân bố công suất tối ưu trong HTĐ ban ñầu chỉ với mong muốn tối thiểu chi phí vận hành nguồn phát và tải cho trước(bài toán ñiều ñộ kinh tế truyền thống- Economic Dispatch)

Hơn 25 năm trước nhà khoa học Carpentier ñã ñề xuất mô hình qui hoạch phi tuyến tổng quát bài toán ñiều ñộ kinh tế bao hàm các ràng buộc về ñiện áp, về công suất và các ñiều kiện ràng buộc vận hành khác[11] Từ ñó các phương pháp mới ra ñời ñể giải quyết bài toán OPF như ngày nay

Bài toán OPF chuẩn có thể ñược viết dưới dạng sau:

Min F(x, u) (2.1) Phụ thuộc vào: g
x, u = 0

h
x, u ≤ 0 Trong ñó:

F(x, u) là hàm mục tiêu

x là vector các biến phụ thuộc bao gồm: công suất tác dụng nút chuẩn ீଵ, ñiện áp nút tải ௅, công suất phản kháng ngõ ra máy phát ீ và công suất trên ñường dây truyền tải ௟, vì thế x୘ = [ீଵ,௅,ீ,௟]

u: là vector các biến ñộc lập bao gồm: ñiện áp máy phát ீ, công suất tác dụng ngõ

ra máy phát ீ trừ nút chuẩn ீଵ và chỉ số chỉnh ñịnh MBA T, vì thế

u୘ = [ீ,ீ,]

g
x, u là các ràng buộc bằng nhau và thay thế cho các phương trình dòng phân bố tải

h
x, u là các ràng buộc không bằng nhau và thay thế cho các ràng buộc vận hành

hệ thống bao gồm: các ràng buộc về sự phát công suất, ràng buộc về ñiện áp, ràng buộc về ñộ an toàn hệ thống và ràng buộc về chỉ số chỉnh ñịnh MBA

Chương II: Tổng quan

Bản chất của bài toán phân bố công suất tối ưu thể hiện qua việc làm ñơn giản hàm mục tiêu và ñồng thời thỏa mãn các phương trình dòng phân bố tải(ràng buộc bằng nhau) mà không vi phạm các ràng buộc không bằng nhau

2.2 TỔNG QUAN VỀ CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐÃ ĐƯỢC ÁP DỤNG ĐỂ GIẢI BÀI TOÁN OPF

2.2.1 Phương pháp cổ ñiển

2.2.1.1 Phương pháp Newton-Raphson[8]

Dạng tổng quát của bài toán OPF ñược ñịnh nghĩa như (2.1) Trong phương pháp Newton-Raphson hàm mục tiêu và các ñiều kiện ràng buộc ñược cụ thể như sau:

௜ là công suất tác dụng bơm vào tại nút thứ i và là hàm của||, Đối với nút tải thì i =
NG + 1, (NG + 2), … N và P୥୧=0

+ Điều kiện cân bằng công suất phản kháng trong mạng ñiện:

Q୧
|V|, δ − Q୥୧− Q୪୭ୟୢ ୧ = 0 với i = (NG + 1), (NG + 2), … N (2.4) Trong ñó:

Q୧: công suất phản kháng bơm vào nút tải thứ i và là hàm của |V|, δ

Q୥୧: công suất phản kháng phát tại nút i

- Ràng buộc không bằng nhau:

Ràng buộc về an toàn trong vận hành hệ thống ñiện

Chương II: Tổng quan

+ Giới hạn về sự phát công suất thực:

P୥୧ ୫୧୬ ≤ P୥୧ ≤ P୥୧ ୫ୟ୶ với i = 1,2, … NG (2.5) + Giới hạn về sự phát công suất phản kháng:

Q୥୧ ୫୧୬ ≤ Q୥୧ ≤ Q୥୧ ୫ୟ୶ với i = 1,2, … NG (2.6) + Giới hạn về biên ñộ ñiện áp nút tải:

|V୧|୫୧୬≤|V୧| ≤ |V୧|୫ୟ୶ với i =
NG + 1,
NG + 2, … N (2.7) + Giới hạn về góc ñiện áp:

δ୧ ୫୧୬≤ δ୧ ≤ δ୧ ୫ୟ୶ với i = 1,2, … N (2.8) Công suất phản kháng bơm vào nút i:

Q୧ =|V୧ V୩|

୒

୩ୀଵ

୧୩sin
δ୧− δ୩ − B୧୩cos
δ୧− δ୩ (2.9) Bài toán tối ưu hóa có ràng buộc có thể ñược chuyển sang bài toán tối ưu hóa không ràng buộc bằng cách làm tăng ràng buộc dòng tải vào hàm mục tiêu

Chương II: Tổng quan

2.2.1.2 Phương pháp TS[3,17]

TS(Tabu Search) là thuật toán tự khám phá tìm kiếm lời giải tối ưu ñược áp dụng rộng rãi trong các bài toán tối ưu hóa hệ thống ñiện với kết quả ñạt ñược ấn tượng Sự thuận lợi của thuật toán TS là việc nó sử dụng sự ghi nhớ uyển chuyển của lịch sử tìm kiếm ñể ngăn ngừa dao ñộng và tránh bị kẹt ở giá trị tối ưu cục bộ

TS có thể giải quyết ñược các bài toán không lồi, không phẳng,…

* Mô hình toán học của phương pháp TS

Dạng tổng quát của bài toán OPF ñược ñịnh nghĩa như trong (2.1) Trong phương pháp TS hàm mục tiêu và các ñiều kiện ràng buộc ñược cụ thể như sau:

J : hàm mục tiêu cần cực tiểu hóa Dạng tổng quát hàm mục tiêu trong bài toán OPF

là hàm tổng chi phí nhiên liệu máy phát

f୧ : hàm chi phí nhiên liệu của máy phát thứ i Hàm f୧ có thể là 1 trong 2 dạng sau: + Hàm chi phí là hàm bậc 2

f୧ = a୧+ b୧Pୋ୧+ c୧Pୋ୧ଶ

($ h ) (2.14) + Hàm chi phí là hàm bậc với thành phần sin(xét ảnh hưởng của ñiểm van công suất)

f୧ = a୧+ b୧Pୋ୧+ c୧Pୋ୧ଶ + d୧sin (e୧P ୋ୧୫୧୬− Pୋ୧) ($ ) (2.15) h

- Ràng buộc bằng nhau:

Các ràng buộc bằng nhau bao gồm:

+ Điều kiện cân bằng công suất tác dụng trong mạng:

Chương II: Tổng quan

P୧
|V|, δ − P ୥୧− P୪୭ୟୢ ୧ = 0 với i = 1,2, … N (2.17) Trong ñó:

P୧ là công suất tác dụng bơm vào tại nút thứ i và là hàm của||, Đối với nút tải thì i =
NG + 1, (NG + 2), … N và P୥୧=0

+ Điều kiện cân bằng công suất phản kháng trong mạng ñiện:

Q୧
|V|, δ − Q୥୧− Q୪୭ୟୢ ୧ = 0 với i = (NG + 1), (NG + 2), … N (2.18) Với:

Q୧: công suất phản kháng bơm vào nút tải thứ i và là hàm của ||,

Q୥୧: công suất phản kháng phát tại nút i

- Ràng buộc không bằng nhau:

Chỉ số chỉnh ñịnh MBA có ñầu phân áp ñược giới hạn bởi:

T୧୫୧୬ ≤ T୧ ≤ T୧୫ୟ୶ với i ∈ NT (2.23) + Ràng buộc về an toàn hệ thống ñiện:

Ràng buộc về ñiện áp tại nút tải và công suất tải trên ñường dây

Chương II: Tổng quan

* Thuật toán TS tổng quát:

- Bước 1: Đặt bộ ñếm k=0 và tạo ngẫu nhiên giá trị ban ñầu x୧୬୧୲୧ୟ୪ Thiết lập giá trị này là giá trị hiện tại và là giá trị tốt nhất (x୧୬୧୲୧ୟ୪ = xୡ୳୰୰ୣ୬୲= xୠୣୱ୲)

- Bước 2: Tạo ngẫu nhiên các giá trị thử x୲୰୧ୟ୪ là lân cận của giá trị hiện tại

xୡ୳୰୰ୣ୬୲ và tạo ra tập S(xୡ୳୰୰ୣ୬୲) Sắp xếp các phần tử của S dựa trên giá trị của hàm mục tiêu trong thứ tự sắp xếp do bài toán là bài toán cực tiểu hóa

- Bước 3: Thiết lập i=1 Nếu J(x୲୰୧ୟ୪୧ ) > J(xୠୣୱ୲) chuyển sang bước 4, ngược lại thiết lập xୠୣୱ୲ = x୲୰୧ୟ୪ và chuyển tới bước 4

- Bước 4: Kiểm tra trạng thái tabu của x୲୰୧ୟ୪୧ nếu nó không có trong tabu list thì ñặt nó vào tabu list và thiết lập xୡ୳୰୰ୣ୬୲ = x୲୰୧ୟ୪୧ chuyển tới bước 7 Nếu nó có trong tabu list chuyển tới bước 5

- Bước 5: Kiểm tra x୲୰୧ୟ୪୧ theo tiêu chuẩn kỳ vọng Nếu thỏa vô hiệu hóa sự hạn chế tabu cập nhật mức kỳ vọng xୡ୳୰୰ୣ୬୲ = x୲୰୧ୟ୪୧ chuyển sang bước 7, nếu không thiết lập i=i+1 và chuyển sang bước 6

- Bước 6: Nếu i > nt chuyển ñến bước 7 ngược lại trở về bước 4(với nt là giá trị thử tối ña)

- Bước 7: Kiểm tra giới hạn dừng nếu thỏa ñiều kiện thì dừng, ngược lại thiết lập k=k+1 chuyển về bước 2

2.2.1.3 Phương pháp SA[9,17,18]

SA(Simulated Annealing) là phương pháp ñược ñề xuất bởi Kirt Patrick, Gelatt và Vecchi năm 1983 SA ñã ñược kiểm chứng trong một số bài toán tối ưu hóa và cho kết quả rất tốt

SA là phương pháp dựa trên việc tìm kiếm cục bộ mỗi bước di chuyển ñược chấp nhận nếu cải thiện ñược năng lượng hệ thống Một lời giải khác có thể chấp tùy theo tiêu chí tần suất mà sự phân bố tần suất dựa trên quy trình luyện kim và chúng ñược thu lại như hàm nhiệt ñộ của hệ thống

Chiến thuật SA khởi ñầu với nhiệt ñộ cao ñưa ra tần suất phân bố cao ñể chấp nhận với các bước di chuyển không ñược cải thiện Nhiệt ñộ và mức ñộ phân

bố giảm bớt ñáng kể như sự cải thiện của thuật toán về lời giải tối ưu

Chương II: Tổng quan

*Mô hình hóa phương pháp SA trong bài toán OPF

Dạng tổng quát của bài toán OPF ñược ñịnh nghĩa trong chương II Trong phương pháp SA hàm mục tiêu và các ñiều kiện ràng buộc ñược cụ thể như sau:

Pୋ౦, Qୋ౦: công suất thực và công suất phản kháng phát ra tại thứ p

Pେ౦, Qେ౦: công suất thực và công suất phản kháng tiêu thụ tại nút p

V୮, V୯: lần lược là biên ñộ ñiện áp tại nút p và q

δ୮, δ୮: lần lược là góc ñiện áp tại tại nút p và q

θ୮୯: Góc tổng dẫn

N୆: Tổng số nút

p = 1,2 … N୆; q = 1,2 … N୆

Chương II: Tổng quan

- Ràng buộc không bằng nhau:

Các ràng buộc về sự giới hạn của thiết bị và hệ thống

• Sự giới hạn về công suất phát của máy phát:

Ba thông số quan trọng nhất của kỹ thuật SA ñòi ñể giải bài toán tối ưu hóa là:

+ Nhiệt ñộ tôi luyện, thông số này cho phép kỹ thuật SA không bị kẹt ở ñiểm cực tiểu cục bộ

+ Số vòng lặp tại hằng số nhiệt ñộ M0, hằng số M0 càng thấp sẽ dẫn ñến ñiểm cực tiểu cục bộ bị kẹt lại

+ Chiến lược làm lạnh với hệ số lạnh ଴ Nếu nhiệt ñộ tôi luyện giảm quá nhanh thuật toán sẽ bị kẹt ở ñiểm cực tiểu cục bộ bất chấp việc chọn ñúng thông số

T và M0

*Ứng dụng của phương pháp SA trong bài toán OPF

Để giải bài toán OPF như là bài toán tối ưu hóa sử dụng thuật toán SA trước tiên ta phải ñịnh nghĩa hàm năng lượng E, ñể thuật toán có thể tìm lời giải tối ưu hóa(∆P୮, ∆Q୮ < 10ିଷ) và cực tiểu chi phí vận hành

Hàm năng lượng ñược ñịnh nghĩa như sau:

Chương II: Tổng quan

Với:

P୐, Q୐: tổn thất công suất tác dụng và công suất phản kháng

Pେ୨, Qେ୨: công suất tác dụng và công suất phản kháng yêu cầu của phụ tải

Chương II: Tổng quan

ACO ñưa ra cách tiếp cận mới mạnh mẽ và hiệu quả hơn cho những bài toán tối ưu hóa phức tạp, thuật toán này tiêu biểu cho việc sử dụng mô hình xác suất ñể tìm ra lời giải tối ưu Phương pháp này dựa trên cách cử xử của ñàn kiến ñi tìm thức

ăn Trong khi tìm thức ăn các cá thể kiến tự ñộng khởi tạo xung quanh khu vực tổ của chúng các thói quen riêng Ngay khi có 1 cá thể kiến tìm ñược nguồn thức ăn,

nó sẽ ñánh giá chất lượng và số lượng thức ăn ñó và mang về tổ số thức ăn tìm ñược Trong suốt quá trình quay về tổ cá thể kiến này sẽ ñể lại trên lối về loại pheromone do nó tiết ra Lượng pheromone ñể lại có thể phụ thuộc vào chất lượng

và số lượng thức ăn, lượng pheromone này sẽ dẫn các cá thể kiến khác tới nguồn thức ăn này Sự truyền ñạt không trực tiếp này giữa các cá thể kiến qua chất pheromone ñể lại trên lối mòn cho phép chúng tìm ñược ñường ñi ngắn nhất giữa tổ của chúng và nguồn thức ăn ñó

Nói chung phương pháp ACO giải quyết bài toán tối ưu hóa bằng cách lặp lại

2 bước sau:

- Lời giải ứng viên ñược xây dựng dựa trên mô hình chất ñ pheromone ñặc trưng của loài kiến mà sự phân bố tần suất ñược thông số hóa qua không gian bài toán

- Lời giải ứng viên ñược sử dụng ñể thay ñổi các giá trị của chất ñặc trưng với cách mà ñược nghĩ rằng thiên về sự lấy mẫu hơn là về lời giải chất lượng cao

Phương pháp ACO ñược ứng dụng thành công trong nhiều bài toán khác nhau như: bài toán người bán hàng du lịch, ñịnh tuyến xe cộ, mạng lưới viễn thông…

*Mô hình hóa bài toán OPF trong phương pháp ACO

Dạng tổng quát của bài toán OPF ñược ñịnh nghĩa trong (2.1) Trong phương pháp ACO hàm mục tiêu và các ñiều kiện ràng buộc ñược cụ thể như sau:

- Hàm mục tiêu:

Mục tiêu của bài toán là cực tiểu tổng chi phí vận hành với() là hàm tổng chi phí máy phát

Chương II: Tổng quan

ng : số máy phát bao gồm cả nút chuẩn

P୥ : công suất tác dụng phát ra tại nút i

a୧, b୧, c୧ : các hệ số của hàm chi phí máy phát

P୧
V, θ, Q୧
V, θ: công suất tác dụng và công suất phản kháng bơm vào nút i

- Ràng buộc không bằng nhau:

Giới hạn về công suất phát tại nút máy phát

P୥୧୫୧୬≤ P୥୧≤ P୥୧୫ୟ୶ i = 1, ng (2.41)

௚௜௠௜௡≤௚௜ ≤௚௜௠௔௫ " = 1, #$ (2.42) Với

ng : số máy phát

* Áp dụng phương pháp ACO vào bài toán OPF

Mục tiêu là cực tiểu hóa hàm chi phí, sử dụng các ràng buộc bằng nhau và không bằng nhau:

F
x =  a୧+ b P୥୧+ c୧ P୥୧ଶ

୬୥

୧ୀଵ

$ h⁄  (2.43)

Chương II: Tổng quan

P୥୧୫୧୬≤ P୥୧≤ P୥୧୫ୟ୶ với i=1…ng (2.44) ng: số máy phát

P୥: vector cột n-chiều của công suất máy phát

*Thuật toán ACO ñược áp dụng vào bài toán OPF như sau:

- Bước 1: Đưa thông số vào hệ thống, xác ñịnh rõ biên trên và biên dưới của mỗi biến ñiều khiển

- Bước 2: Mỗi cá thể kiến ñược bố trí ở trạng thái ban ñầu mà ñược tạo ngẫu nhiên trong miền khả thi Vector biến ñiều khiển ban ñầu ñược tạo ra ngẫu nhiên từ dãy cho phép trong mỗi chiều bằng tập hợp các phần tử P୥ = UP୥୫୧୬, P୥୫ୟ୶ với UP୥୫୧୬, P୥୫ୟ୶ biểu thị tác ñộng của biến ngẫu nhiên phân bố như nhau ñược cho bởi giá trị bao trên và giá trị bao dưới của công suất tác dụng ñầu ra máy phát

- Bước 3: Tùy theo giá trị hàm mục tiêu, sự thể hiện của chúng sẽ ñạt ñược giá trị phù hợp ñối với mỗi cá thể kiến Sự ảnh hưởng trực tiếp của giá trị phù hợp này phụ thuộc mức ñộ lượng chất pheromone ñặt trưng thêm vào theo hướng cụ thể

mà các cá thể kiến ñược lựa chọn

Chương II: Tổng quan

- Bước 4: Những cá thể kiến ñược ñiều phối dựa trên mức ñộ tính chất và cường ñộ của chất ñặc trưng pheromone

- Bước 5: Đối với mỗi cá thể kiến, sử dụng phương pháp Newton-Raphson

ñể tính dòng công suất ñể có sự ñiều chỉnh tốt giá trị tối ưu thu ñược trong bước 4

Nó sẽ cập nhật các giá trị ñiện áp, góc pha và chỉ ra những máy phát có sự vượt quá giới hạn

2.2.2.2 Phương pháp GA[4,5,16,19]

Thuật toán GA(Genetic Algorithm) ñược phát minh bởi Holland vào ñầu những năm 1970 là phương pháp tìm kiếm toàn cục ngẫu nhiên mà dựa theo sự ñánh giá di truyền tự nhiên GA hoạt ñộng trên quần thể của những lời giải ứng viên giải mã chuỗi hữu hạn gọi là nhiễm sắc thể(NST) Để thu ñược sự tối ưu, mỗi NST phải trao ñổi thông tin bằng cách sử dụng những toán tử mượn từ gen tự nhiên ñể làm ra lời giải tối ưu GA khác với những thủ tục tìm kiếm và tối ưu khác ở 4 ñiểm sau:

- GA làm việc với mã tập các thông số mà không phải bản thân các thông số

ñó

- GA tìm kiếm từ quần thể nhiều ñiểm mà không phải ñiểm ñơn.Vì vậy GA

có thể cung cấp lời giải tối ưu toàn cục

- GA sử dụng duy nhất thông tin hàm mục tiêu,không ñạo hàm hoặc kiến thức hổ trợ.Vì thế GA có thể ñề cập ñến hàm không phẳng,không liên tục tồn tại trong thực tế

- GA sử dụng qui luật chuyển tiếp theo xác suất mà không theo qui luật xác ñịnh

*Mô hình bài toán OPF trong thuật toán GA

Dạng tổng quát của bài toán OPF ñược ñịnh nghĩa trong chương II Trong phương pháp GA hàm mục tiêu và các ñiều kiện ràng buộc ñược cụ thể như sau:

- Hàm mục tiêu:

Cực tiểu tổng chi phí vận hành của hệ thống có hàm ñặc tính chi phí máy phát như sau:

Chương II: Tổng quan

Pୋ୧: lượng công suất phát ra tại máy phát thứ i

C୔ృ౟ = a୧+ b୧Pୋ୧+ c୧Pୋ୧ଶ là hàm ñặc tính chi phí của máy phát thứ i có dạng bậc 2

a୧, b୧, c୧: hệ số chi phí của máy phát thứ i

Pୡ౦, Qୡ౦: công suất thực và công suất phản kháng tiêu thụ tại nút p

V୮, V୯: lần lược là biên ñộ ñiện áp tại nút p và q

δ୮, δ୮: lần lược là góc ñiện áp tại tại nút p và q

θ୮୯: góc tổng dẫn

N୆: tổng số nút

p = 1,2 … N୆; q = 1,2 … N୆

- Ràng buộc không bằng nhau:

• Sự giới hạn về công suất phát của máy phát:

Chương II: Tổng quan

Với v =V୆; với mọi nút trừ nút chuẩn

V୤; khác ; δ = δ୮; với mọi nút máy phát

0; khác 

Pୋ=Pୋ୮; với mọi nút máy phát

0; khác ; Qୋ =Qୋ୮; với mọi nút máy phát

Với:

P୐, Q୐: tổn thất công suất tác dụng và công suất phản kháng

Pେ, Qେ: công suất tác dụng và công suất phản kháng yêu cầu của phụ tải

N୐: tổng số nút

Tóm lại, Bài toán OPF trong hệ thống ñiện là bài toán phức tạp ñặc biệt ñối với mô hình AC ñầy ñủ Mặc dù, bài toán OPF ñã ra ñời khá lâu nhưng cho ñến nay nó vẫn chưa tìm ñược hướng giải quyết triệt ñể và tối ưu nhất Điều ñó ñủ chứng tỏ sự phức tạp cũng như khó khăn ñể giải quyết bài toán OPF trong hệ thống ñiện thực tế Có rất nhiều phương pháp ñã ñược áp dụng ñể giải quyết bài toán OPF,

từ các phương pháp cổ ñiển như phương pháp Newton, Gradient, Linear Programming, Nonlinear Programming, Quadratic Programming,…ñến các phương pháp dựa trên trí thông minh nhân tạo và tiến hóa như ACO, GA, TS, SA,…Nhưng hầu hết các phương pháp này ñều gặp phải một trong các vấn ñề sau:

- Một là, các phương pháp này có thể không ñưa ra ñược lời giải tối ưu hoặc thường bị kẹt ở lời giải tối ưu

- Hai là, tất cả các phương pháp này ñều dựa trên giả ñịnh hàm mục tiêu là hàm liên tục và khả vi mà không ñúng ñối với hệ thống thực tế

- Ba là, các phương pháp này ñều không thể áp dụng cho các biến rời rạc

Chương II: Tổng quan

Một thuật toán PSO cải tiến SOHPSO-TVAC ñược trình bày trong luận văn này sẽ là một giải pháp tốt giúp giải quyết các vấn ñề khó khăn mà các phương pháp khác gặp phải và kết quả ñạt ñược là rất tốt và vô cùng triển vọng bởi:

- Thuật toán ñơn giản và dể thực hiện

- Thuật toán PSO tìm kiếm trong tất cả không gian bài toán

- Hàm cập nhật vị trí cá thể có tốc ñộ tự do giúp cho chương trình chạy nhanh hơn

- PSO thích hợp với các bài toán không liên tục, không khả vi

- PSO có khả năng giải quyết các bài toán với các biến rời rạc

Chương III: Thành lập bài toán OPF trong hệ thống ñiện

Chương III

THÀNH LẬP BÀI TOÁN OPF TRONG HỆ THỐNG ĐIỆN

3.1 GIỚI THIỆU CHUNG

Module OPF là dòng tải thông minh sử dụng kỹ thuật ñể tự ñộng ñiều chỉnh tập ñiều khiển hệ thống ñiện ñồng thời vừa giải quyết dòng phân bố công suất tải và tối ưu hóa các ñiều kiện vận hành trong giới hạn ràng buộc Mục tiêu cơ bản của bài toán OPF là xác ñịnh cách tốt nhất ñể vận hành một cách tức thời hệ thống ñiện Cách tốt nhất ở ñây là chỉ cực tiểu chi phí vận hành OPF còn tính toán ñến ảnh hưởng của hệ thống truyền tải OPF kết hợp theo chức năng dòng công suất và ñiều phối kinh tế Nó cực tiểu hàm chi phí, chẳng hạn như chi phí vận hành có ñưa vào ràng buộc bằng nhau và không bằng nhau Bài toán OPF ñặc trưng tìm kiếm sự ñiều phối dòng sự phân bố công suất tác dụng và công suất phản kháng phát ra bằng cách ñiều chỉnh các biến ñiều khiển phù hợp, ñể mục tiêu cụ thể trong vận hành hệ thống ñược tối ưu( Max hoặc Min) và khả thi với các ñiều kiện ràng buộc hệ thống Bài toán OPF ñược xem là bài toán tối ưu hóa tĩnh, phi tuyến, ña mục tiêu với các biến ñiều khiển rời rạc và liên tục Sự quan trong của bài toán OPF trong hệ thống ñiện không những ñể xem xét sự an toàn vận hành hệ thống mà còn ñể lưu trữ dữ liệu ñể ñịnh kỳ các trạng thái vận hành tối ưu Bài toán OPF là một trong những bài toán quan trọng nhất trong hệ thống quản lý nguồn năng lượng hiện ñại

Mô hình các biến ñiều khiển liên tục là công suất tác dụng ñầu ra và biên ñộ ñiện áp nút máy phát trong khi các biến rời rạc bao gồm chỉ số chỉnh ñịnh MBA và các thiết bị bù có thể ñóng ngắt ñược

Bài toán OPF ñược sử dụng rộng rãi trong vận hành và quy hoạch hệ thống ñiện Nó ñược sử dụng như là một công cụ ñể xác ñịnh mức ñộ trao công suất Mục tiêu cơ bản của bài toán OPF là cực tiểu hóa chi phí, ñảm bảo công suất tải trong khi các ràng buộc vận hành ñược thỏa mãn Trong OPF sự duy trì ñộ an toàn hệ thống cần giữ cho mỗi thiết bị hoạt ñộng trong giới hạn mong muốn OPF thực hiện tất cả các chức năng ñiều khiển của hệ thống ñể ñạt ñược những mục ñích ñó Các chức

Chương III: Thành lập bài toán OPF trong hệ thống ñiện

năng ñó bao gồm sự ñiều khiển hệ thống truyền tải và máy phát OPF sẽ ñiều khiển công suất ngõ ra và ñiện áp ngõ ra ñối với máy phát, ñối với hệ thống truyền tải nó

có thể ñiều khiển tỉ số biến áp hoặc góc dịch pha ñối với các dạng MBA, ñiều khiển

3.2 BÀI TOÁN OPF DẠNG TỔNG QUÁT[11]

Mô hình toán học của bài toán OPF có thể ñược ñưa ra như bài toán tối ưu hóa với ràng buộc phi tuyến có dạng tổng quát như sau:

Min F(x, u) (3.1) Phụ thuộc vào: g୉ሺx, uሻ = 0

g୓ሺx, uሻ ≤ 0

gେሺx, uሻ ≤ 0 Trong ñó:

- Vector các biến ñiều khiển là x, u là vector các biến trạng thái

- Hàm mục tiêu F(x, u) là ñại lượng vô hướng, và ñược xem là hàm mục tiêu của bất kỳ bài toán tối ưu hóa nào Hàm này tiêu biểu cho, chẳng hạn như bài toán kinh tế, bài toán an ninh,…

- g୉ሺx, uሻ = 0 là các ràng buộc bằng nhau

Chương III: Thành lập bài toán OPF trong hệ thống ñiện

- g୓ሺx, uሻ ≤ 0 là các ràng buộc vận hành Hầu hết các biến trạng thái mạng ñều không cho phép vượt quá giới hạn trên và giới hạn dưới Những giới hạn này là các ràng buộc “mềm” và tương ứng với sự giới hạn và sự ñòi hỏi về chất lượng và

ñộ an toàn hệ thống Một số ràng buộc vận hành bao gồm:

+ Biên ñộ ñiện áp tại nút tải

+ Công suất phản kháng phát ra của máy phát

+ Dòng ñiện nhánh, dòng công suất nhánh MW/MVAR/MVA

+ Biên ñộ ñiện áp và góc rơi trên ñường dây

+ Giới hạn công suất tác dụng ngõ ra tại nút tải

- gେሺx, uሻ ≤ 0 là ràng buộc các biến ñiều khiển Các biến ñiều khiển không vượt quá giới hạn trên và giới hạn dưới Các ràng buộc này là ràng buộc “cứng” Một số ràng buộc các biến ñiều khiển bao gồm:

+ Biên ñộ thay ñổi chỉ số chỉnh ñịnh MBA

+ Công suất tác dụng phát ra

+ Biên ñộ ñiện áp tại nút phát

+ Tập tụ bù công suất phản kháng

+ Vị trí chỉ số chỉnh ñịnh MBA dịch pha

+ Sự bơm công suất phản kháng vào thiết bị bù tĩnh

Bài toán OPF có rất nhiều biến ñiều khiển ñược ñiều chỉnh trong khi bài toán ñiều phối kinh tế và bài toán ñiều phối công suất phản kháng có ít biến ñiều khiển hơn Các biến ñiều khiển u và các biến trạng thái x của bài toán OPF ñược nêu ra như sau:

ݑ = [ܳ஼்,ܶܥ்,ܸீ்,ܲீ்]

Trong ñó:

ܳ஼் : công suất phản kháng ñược cấp bởi các thiết bị bù công suất phản kháng

ܶܥ் : biên ñộ bộ thay ñổi chỉ số tải MBA

ܸீ் : biên ñộ ñiện áp tại nút phát

ܲீ் : công suất tác dụng phát ra tại nút máy phát

ݔ = [ܸ௅்,ߠ்,ܲௌீ் ,ܳீ்]

Chương III: Thành lập bài toán OPF trong hệ thống ñiện

Trong ñó:

NL : số nút tải

NG : số nút phát, nút máy phát

ܸ௅் : biên ñộ ñiện áp tại nút tải, các nút tải

ߠ் : góc ñiện áp tại các nút trừ nút tải

ܲௌீ் : công suất ñiện áp phát tại nút chuẩn

ܳீ் : công suất phản kháng tại các nút máy phát

3.3 BÀI TOÁN OPF ĐỀ XUẤT

Như bất kỳ bài toán tối ưu hóa nào, bài toán OPF ñược thành lập là sự cực tiểu hóa hoặc sự cực ñại hóa các hàm mục tiêu mà phụ thuộc vào nhiều dạng ràng buộc bằng nhau và không bằng nhau Ở ñây hàm mục tiêu ñề xuất có dạng như sau:

Hàm mục tiêu:

Sự cực tiểu hóa chi phí nhiên liệu phát

Tổng quát, hàm chi phí nhiên liệu phát của bài toán OPF ñược diễn tả như sau:

ܯ݅݊ሺܨ்ሻ = ෍ ܨ௜(ܲீ௜)

ே ಸ

௜ୀଵ

(3.2)

Trong ñó ܨ௜(ܲீ௜) là hàm chi phí nhiên liệu có 1 trong 2 dạng sau:

- Hàm chi phí nhiên liệu có dạng bậc 2

Hình 3.1 Đường cong chi phí phổ biến của nhà máy nhiệt ñiện[24]

Chương III: Thành lập bài toán OPF trong hệ thống ñiện

ܰீ : số máy phát bao gồm máy phát tại nút chuẩn trong bất kỳ mạng ñiện nào

ܽ௜: hệ số chi phí cơ bản của máy phát thứ i

ܾ௜: hệ số chi phí tuyến tính của máy phát thứ i

ܿ௜ : hệ số chi phí bình phương của máy phát thứ i

݀௜,݁௜ : hệ số chi phí của máy phát thứ i có xét tới ảnh hưởng của van công suất

ܲீ௜: công suất thực ngõ ra của máy phát thứ i ܲீ là vector công suất thực ngõ ra của tất cả các máy phát và ñược ñịnh nghĩa như sau:

ܲீ =ሾܲீଵ,ܲீଶ, … ,ܲீ௡ሿ ்

3.4 CÁC RÀNG BUỘC TRONG BÀI TOÁN OPF

Các biến ñiều khiển của bài toán OPF bao gồm: công suất tác dụng của tất cả máy phát, ñiện áp nút máy phát, vị trí của tỉ số MBA, bù công suất phản kháng ñóng ngắt ñược Ràng buộc trong bài toán OPF ñược chia thành ràng buộc bằng nhau và ràng buộc không bằng nhau Ràng buộc bằng nhau là các phương trình cân bằng dòng công suất tác dụng và công suất phản kháng Ràng buộc không bằng nhau bao

Chương III: Thành lập bài toán OPF trong hệ thống ñiện

gồm ràng buộc ñiện áp nút, ràng buộc công suất phản kháng phát, ràng buộc về vị trí tỉ số MBA Hàm mục tiêu trên phụ thuộc vào các ràng buộc sau:

3.4.1 Ràng buộc bằng nhau

Ràng buộc bằng nhau của bài toán OPF phản ánh ràng buộc vật lý của hệ hệ thống ñiện Ràng buộc vật lý của hệ thống ñiện bắt buộc qua phương trình cân bằng công suất tại một nút ñòi hỏi sự bơm vào công suất thực và công suất phản kháng tại 1 nút bằng 0

Phương trình cân bằng công suất tác dụng và công suất phản kháng tại 1 nút

Pୋ୧: công suất thực phát ra của máy thứ i

Qୋ୧: công suất phản kháng phát ra của máy thứ i

Pୈ୧: tải thực nút i

Qୈ୧: tải kháng nút i

V୧ : biên ñộ ñiện áp tại nút i

V୨ : biên ñộ ñiện áp tại nút j

δ୧ : góc ñiện áp tại nút i

δ୨ : góc ñiện áp tại nút j

3.4.2 Ràng buộc không bằng nhau

Các ràng buộc không bằng nhau của bài toán OPF phản ánh sự giới hạn trên các thiết bị vật lý trong hệ thống ñiện cũng như sự giới hạn ñược tạo ra ñể ñảm bảo

ñộ an toàn hệ thống Phần này sẽ trình bày tất cả các ràng buộc không bằng nhau

Chương III: Thành lập bài toán OPF trong hệ thống ñiện

cho bài toán OPF Các loại ràng buộc không bằng nhau bao gồm giới hạn ñiện áp tại nút phát, sự giới hạn công suất lớn nhất trên ñường dây truyền tải, sự giới hạn của tập chỉ số chỉnh ñịnh MBA Các ràng buộc không bằng nhau này ñược biểu diễn như sau:

- Giới hạn công suất thực phát ra tại nút thứ i

Với ܸ௜௠௜௡,ܸ௜௠௔௫ lần lược là giá trị ñiện áp nhỏ nhất và lớn nhất tại nút thứ i

- Giới hạn về góc pha ñiện áp tại tất cả các nút

Với ∅௜௠௜௡, ∅௜௠௔௫ lần lược là góc ñiện áp nhỏ nhất và lớn nhất tại nút thứ i

- Giới hạn về dòng công suất lớn nhất trên ñường dây truyền tải

Với ܯܸܣ௜௝௠௔௫ là giá trị công suất lớn nhất có thể truyền tải từ nút i tới nút j

Chương IV: Giải bài toán OPF bằng thuật toán PSO cải tiến SOHPSO-TVAC

4.2 PHƯƠNG PHÁP PSO TRUYỀN THỐNG

4.2.1 Tổng quan về PSO

Phương pháp PSO là một trong những phương pháp ñược xây dựng dựa trên trí tuệ bầy ñàn ñể tìm kiếm lời giải cho các bài toán tối ưu hóa trên một không gian tìm kiếm nào ñó PSO là kết quả của sự mô hình hóa việc ñàn chim hay ñàn cá ñi tìm thức ăn nên nó ñược xếp vào loại thuật toán có sử dụng trí tuệ bầy ñàn

Chương IV: Giải bài toán OPF bằng thuật toán PSO cải tiến SOHPSO-TVAC

Hình 4.1 Đàn chim trong tự nhiên

ăn nhất trong không gian tìm kiếm vô cùng rộng lớn[24]

Chương IV: Giải bài toán OPF bằng thuật toán PSO cải tiến SOHPSO-TVAC

Phương pháp PSO ñược giới thiệu vào năm 1995 tại một hội nghị của IEEE bởi 2 nhà khoa học James Kennedy và Russell C.Eberhart PSO là một dạng của các thuật toán tiến hóa quần thể ñã ñược biết ñến trước ñây như giải thuật di truyền GA(Genetic Algorithm), thuật toán ñàn kiến ACO(Ant Colony Optimization) PSO

có rất nhiều ñiểm giống với thuật toán GA Hệ thống ñược khởi tạo với một tập hợp các lời giải ngẫu nhiên và tìm kiếm lời giải tối ưu qua cách cập nhật các thế hệ Tuy nhiên, không giống như GA, PSO không có toán tử tiến hóa chẳng hạn như hệ số ñột biến(mutation) và hệ số vượt(crossover) Thuật toán PSO còn ñược chứng minh

có lời giải tốt hơn so với thuật toán GA trong các hàm chuẩn Trong PSO, lời giải thiết yếu gọi là các cá thể, các cá thể này bay qua không gian bài toán theo các cá thể có giá trị hiện tại tốt hơn

Trong thuật toán PSO, các cá thể bay xung quanh không gian bài toán ña chiều cho ñến khi vị trí có liên quan không thay ñổi gặp phải hoặc sự giới hạn tính toán bị vượt quá Trong ngữ cảnh khoa học xã hôi, hệ thống PSO phối hợp giữa mô hình xã hội duy nhất và mô hình nhận thức duy nhất Thành phần xã hội ñề nghị rằng các cá thể bỏ qua kinh nghiệm bản thân và tinh chỉnh cách cư xử của chúng theo sự kỳ vọng thành công của cá thể trong khu vực xung quanh Mặc khác, thành phần nhận thức coi các cá thể biệt lập Cá thể thay ñổi vị trí của chúng theo các mô hình này

Mỗi cá thể giữ lại ñường ñi với tọa ñộ của chúng trong không gian bài toán

và ñược gán với lời giải tốt nhất, phù hợp mà chúng vừa ñạt ñược Giá trị phù hợp

nhất còn ñược lưu trữ, giá trị này gọi là pbest Giá trị tốt khác ñược theo dõi bởi bộ

tối ưu hóa bầy ñàn là giá trị tốt nhất, giá trị này ñạt ñược bởi bất kỳ cá thể trong láng

giềng của quần thể Vị trí này gọi là lbest, giá trị tốt nhất giữa các cá thể trong quần thể gọi là giá trị tốt nhất toàn cục gbest

Khái niệm của PSO bao gồm tại mỗi bước thời gian thay ñổi vận tốc(gia tốc)

của mỗi cá thể về giá trị tốt nhất pbest và vị trí tốt nhất lbest Sự gia tốc này ñược

hoạch ñịnh bằng một số hạng ngẫu nhiên với các số ngẫu nhiên tách rời ñược tạo ra

cho sự gia tốc về giá trị pbest và vị trí lbest Trong những năm qua, PSO ñược áp

Chương IV: Giải toán OPF thuật toán PSO cải tiến SOHPSO- TVAC

4.2 PHƯƠNG PHÁP PSO TRUYỀN THỐNG

4.2.1 Tổng quan PSO

Phương pháp PSO phương pháp ñược... Giải toán OPF thuật tốn PSO cải tiến SOHPSO- TVAC

Phương pháp PSO giới thiệu vào năm 1995 hội nghị IEEE nhà khoa học James Kennedy Russell C.Eberhart PSO dạng thuật toán tiến hóa... dịng phân bố cơng suất tác dụng công suất phản kháng phát cách ñiều chỉnh biến ñiều khiển phù hợp, ñể mục tiêu cụ thể vận hành hệ thống ñược tối ưu( Max Min) khả thi với ñiều kiện ràng buộc hệ thống