Xác định trạng thái khóa điện giảm tổn hao năng lượng trên lưới điện phân phối khi phụ tải thay đổi

Xác định trạng thái khóa điện giảm tổn hao năng lượng trên lưới điện phân phối khi phụ tải thay đổi Xác định trạng thái khóa điện giảm tổn hao năng lượng trên lưới điện phân phối khi phụ tải thay đổi Xác định trạng thái khóa điện giảm tổn hao năng lượng trên lưới điện phân phối khi phụ tải thay đổi Xác định trạng thái khóa điện giảm tổn hao năng lượng trên lưới điện phân phối khi phụ tải thay đổi Xác định trạng thái khóa điện giảm tổn hao năng lượng trên lưới điện phân phối khi phụ tải thay đổi

TĨM TẮT Cơng tác tái cấu hình mạng phân phối phần vận hành hệ thống điện, điều cải thiện chất lượng điện áp, giảm tỏn thất điện Mục tiêu tái cấu hình mạng phân phối tìm cấu trúc vận hành hình tia có tổn thất nhỏ điều kiện hoạt động bình thường Trong điều kiện hoạt động bình thường, mạng phân phối hình thành mạng kết nối với nhau, hoạt động chúng xếp thành cấu trúc hình tia Có nghĩa hệ thống phân phối chia thành nhiều hệ thống nhỏ, có chứa cơng tắc thường đóng công tắc thường mở Do vậy, vấn đề tái cấu hình mạng phân phối để tìm cấu hình vận hành hình tia mà tổn thất điện nhỏ xem xét tải thay đổi theo thời gian lưới điện thỏa mãn điều kiện vận hành bắt buột Ngày có nhiều thuật tốn sử dụng để giải vấn đề tái cấu hình lưới điện nghiên cứu sử dụng phương pháp khác để giải vấn đề tái cấu hình nhằm giảm tổn thất Kể từ đề xuất Merlin and Back, vấn đề tái cấu hình giải nhiều phương pháp khác từ phương pháp heuristic đến phương pháp heuristic tổng quát Tuy nhiên nghiên cứu tập trung giải vấn đề tái cấu hình mạng phân phối chủ yếu với phụ tải không thay đổi Nhưng, thực tế nhu cầu phụ tải thay đổi, vấn đề tái cấu hình cần thiết phải xem xét đến điều kiện hệ thống thay đổi khoảng thời gian cho trước Do đó, vấn đề tái cấu hình có xét đến phụ tải thay đổi thu hút quan tâm nhiều nhà nghiên cứu Taleski cộng đề xuất phương pháp heuristic kết hợp với đặc tính đồ thị phụ tải để tổn thất điện bé Ở có phương pháp heuristic vịng kín kết hợp với sử dụng cơng suất trung bình phụ tải thời gian khảo sát sử dụng để xác định cấu trúc vận hành tổn thất điện nhỏ nhất, với ưu điểm phương pháp cần sử dụng công suất trung bình phụ tải mà khơng cần sử dụng đồ thị phụ tải q trình tính tốn Các phương pháp khác tiếp cận bước đề xuất để giải vấn đề tái cấu hình có xét đến phụ tải thay đổi với hàm mục tiêu giảm tổn thất điện chi phí tái cấu hình Cũng giống như, thuật toán di truyền đề xuất để tìm thời điểm tối ưu thời gian khảo sát nhằm thay đổi cấu hình vận hành dựa chi phí tổn thất điện chi phí chuyển công tắc Do phát triển thị trường điện xâm nhập nguồn lượng tái tạo vào lưới điện truyền thống, số lượng, vị trí dung lượng máy phát điện phân tán (DG) ảnh hưởng khơng nhỏ đến cấu hình mạng phân phối lúc bình thường tham gia vào thị trường điện Việc ảnh hưởng DGs lên hệ thống điện phân phối thu hút nhiều quan tâm nghiên cứu Ở vấn đề tái cấu hình nhu cầu phụ tải thay đổi công suất DGs thay đổi xem xét với mục đích vấn đề xác định cấu trúc lưới điện phụ tải thay đổi có xét đến DG ngày Do đó, có nhiều phương pháp để giải vấn đề tái cấu hình phụ tải thay đổi xem xét với với loại máy phát phân tán khác turbin gió, pin mặt trời, DG sinh khối… theo ngày hay theo mùa nhằm giảm tổn thất điện chi phí chuyển cơng tắc Bên cạnh nghiên cứu có xét đến thay đổi đồng thời phụ tải DGs, nhiều nghiên cứu tập trung xác định vị trí cơng suất DGs có xét đến tái cấu hình lưới khơng xem xét đến đặc tính theo thời gian DGs Trong đó, nguồn phân tán sử dụng nguồn lượng turbin gió hay pin mặt trời, thay đổi công suất phát chúng khoảng thời gian khảo sát cần xem xét giải vấn đề tái cấu hình mạng phân phối có DGs điều kiện phụ tải thay đổi Để phân tích sâu vấn đề trên, ta cần tìm hiểu vấn đề có liên quan đến việc thuật tốn tái cấu hình chọn giải thuật phù hợp để giải vấn đề cho mạng phân phối với tổn thất điện nhỏ nhất, với đề tài áp dụng tính tốn cơng suất trung bình chạy phần mềm PSS kiểm tra mạng phân phối 37 nút thực tế Điện lực Bình Đại – Cơng ty Điện lực Bến Tre (nơi thân công tác) ABSTRACT The reconfiguration of the distribution grid is also part of the operation of the power system Distribution networks are the largest part of an electrical system and they cause large losses because of low voltage The goal of the reconfiguration of the distribution grid is to find the smallest operating ray structure under normal operating conditions Typically, distributed grids are formed when networks are interconnected, while they are arranged into a beam structure This means that the distribution system is subdivided into several subsystems, which contain some of the commonly-used power locks and some of the common locks Therefore, the problem of reconfiguration of the distribution grid is to find a geometric operating configuration that minimizes power losses while considering load changes over time but the grid still satisfies Operational constraints There are now many algorithms that have been used to solve the grid reconfiguration problem, and these studies have used different methods to solve the problem of reconfiguration Since proposed by Merlin and Back, the reconfiguration problem has been solved by a variety of methods from heuristic methods to generalized heuristic methods But these studies focus on solving the problem of reconfiguration on the main distribution grid with constant load In reality, however, the demand for additional loads is subject to change, and the reconfiguration problem requires consideration of system conditions changing over a given period of time Therefore, the reconfiguration problem taking into account change loads has attracted the attention of many researchers Taleski et al Proposed a heuristic method in combination with the characteristics of the load graph to minimize the energy loss In which the heuristic sealing method combined with using the average load of the load during the survey was used to determine the minimal operating structure of the energy loss, with the advantage of this method being Just use the average power of the load without using the load graph during the calculation Several other step-by-step approaches are proposed to solve the reconfiguration problem taking into account change loads with a goal of reducing power losses and re-configuration costs Similarly, genetic algorithms have also been proposed to find the optimal time during the survey to change the operating configuration based on cost of energy loss and switch cost However, due to the development of the electricity market as well as the penetration of renewable energy sources into the traditional grid, the number, location and capacity of distributed generation generators (DGs) are not affected Small to grid configuration distribution during normal when entering the electricity market The impact of DGs on the distribution system has also attracted much attention from the research In the reconfiguration problem when load demand changes and the change of DGs capacity is considered for the purpose of this problem is to determine the grid structure when the load change takes DG into account during the day As such, there are many methods to solve the reconfiguration problem when load changes are considered with different types of dispersed generators such as wind turbine, solar cell, DG biomass on a daily basis or seasonally to reduce energy losses and switch costs In addition to the studies that consider the simultaneous change of load and DGs, a number of studies have focused on identifying the location and capacity of DGs considering grid reconfiguration, but without considering the characteristics of DGs time of the DGs At the same time, for distributed sources using new energy sources such as wind turbines or solar cells, the change in their transmit power over the survey period should be considered when solving the reconfiguration problem Distribution networks have DGs under variable load conditions Therefore, the identification of a new algorithm that minimizes power loss but still has the advantage of re-configuring the grid when entering the electricity market In this research topic, the authors based the RRA algorithm to determine the distribution grid configuration in order to reduce the power loss taking into account the load and the DGs capacity changing with the requirement of: and DGs solar cells and wind turbines are considered with an hourly variation in the day; The new method proposed to determine the constant configuration during the survey to minimize energy losses without using the load graph and the transmit power characteristic of DGs; The general heuristic algorithm is applied to the reconfiguration problem in order to minimize the energy loss considering DGs In order to further analyze the above problems, it is necessary to understand fundamentally the problems related to the reconfiguration algorithms and select the appropriate algorithm to solve the problem of the distribution grid with the loss of power is the smallest, With this topic will apply the average capacity to implement The proposed algorithm solves the problem through PSS software and checks on the 18-node and and in fact at Binh Dai Electricity - Ben Tre Power Company (I work there) MỤC LỤC QUYẾT ĐỊNH GIAO ĐỀ TÀI LÝ LỊCH KHOA HỌC i LỜI CAM ĐOAN ii CẢM TẠ iii TÓM TẮT iv DANH SÁCH CÁC BẢNG v DANH SÁCH CÁC BẢNG HÌNH vi Chương GIỚI THIỆU 1.1 Đặt vấn đề 1.2 Mục tiêu nhiệm vụ đề tài 1.3 Phạm vi nghiên cứu 1.4 Phương pháp nghiên cứu 1.5 Điểm đề tài 1.6 Giá trị thực tiễn Chương TỔNG QUAN 2.1 Giới thiệu 2.2 Mục đích tái cấu trúc lưới điện 12 2.3 Các tốn tái cấu hình mạng phân phối 14 2.4 Các nghiên cứu khoa học liên quan 16 Chương XÁC ĐỊNH TRẠNG THÁI KHÓA ĐIỆN GIẢM TỔN HAO NĂNG LƯỢNG TRÊNLƯỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI KHI PHỤ TẢI THAY ĐỔI 19 3.1 Giới thiệu 19 3.2 Phương pháp đề xuất 21 Chương VÍ DỤ KIỂM TRA 32 4.1 Giới thiệu 32 4.2 Kiểm tra lưới điện mẫu MPP 37 nút 32 4.3 Chứng minh phương pháp lưới điện thực tế Điện lực Bình ĐạiCông ty Điện lực Bến Tre 35 4.3.1 Phương pháp nhập sản lượng điện tháng, ví dụ kiểm chứng tháng (tháng 1, tháng tháng 3), gồm bước: 35 4.3.2 Phương pháp nhập sản lượng điện trung bình tháng, gồm bước: 38 Chương KẾT LUẬN 41 5.1 Kết luận 41 5.2 Hướng phát triển 41 TÀI LIỆU THAM KHẢO 42 DANH SÁCH CÁC BẢNG Bảng 4.1 ∆A, ∆P cấu trúc lưới điện Dấu (*) thể cấu trúc ∆Pmin 36 Bảng 4.2 Kết chạy PSS tổn thất PP1 38 Bảng 4.3 Kết chạy PSS tính tổn thất chạy TOPO PP2 39 DANH SÁCH CÁC BẢNG HÌNH Hình 2.1 Chuỗi cung ứng thị trường Hình 2.2 Sơ đồ nguyên lý MPP điển hình Hình 2.3 Các chế độ vận hành MPP 12 Hình 2.4 Các cơng tắc MPP IEEE 69 -bus 15 Hình 2.5 Lưới điện có kết nối DG ES 18 Hình 3.1 MPP có tham gia MPĐ phân tán 21 Hình 3.2 Mơ tả q trình tái cấu hình MPP 24 Hình 3.3 Cơng suất chuyển tải tối ưu thời gian khảo sát T 27 Hình 4.1 Lưới điện phân phối IEEE 33 Hình 4.2a ĐTPT P(t) % theo Pmax 34 Hình 4.2a ĐTPT Q(t) % theo Qmax 34 Hình 4.3 LĐPP tuyến 473 477 Điện lực Bình Đại 37 Hình 4.4 ĐTPT P(t) % theo Pmax 37 Hình 4.2.a ĐTPT P(t) % theo Pmax Hình 4.2.b ĐTPT P(t) % theo Qmax Để khảo sát hàm tổn thất công suất tác dụng theo thời gian T=24 có cấu trúc lưới điện phân phối sử dụng giải thuật giảm ∆A, dung lưới phân phân mẫu IEEE 37 nút có cấp điện áp vận hành 13,8kV nêu ví dụ phần mềm phân bổ cơng suất chuẩn PSS/U [14] hình 4.1 thông số cấu trúc lưới nêu bang 4.1 Các loại đồ thị phụ tải hình 4.2a 4.2b Các loại phụ tải bao gồm: tải dịch vụ (ký hiệu loại 1), tải công nghiệp (ký hiệu loại 2), tải sinh hoạt (ký hiệu loại 3) Thời gian khảo sát 24 Loại đồ thị phụ tải cho tải lưới điện cấu hình lưới điện tối ưu cho thời điểm nêu Bảng 4.1 trình bày tổn thất cơng suất ∆P tổn thất điện ∆A lưới điện với cấu trúc khơng đổi thời gian khảo sát Trong đó, cấu trúc 1, 2, cấu trúc có tổn thất cơng suất tác dụng ∆P nhỏ theo bậc đồ thị phụ tải từ 18 ngày hôm trước đến ngày hôm sau, từ đến 13 từ 14 đến 17 ngày Các cấu trúc lưới điện phân phối IEEE giảm tổn thất cơng suất tính theo thời điểm tính trình TOPO phần mềm PSS/U [14] Cấu trúc lưới tổn thất công suất thời gian khảo sát (T=24 giờ) trình bày bảng 4.1 -33- Cấu trúc lưới điện đề nghị xác định cách sử dụng công suất tải trung bình Sử dụng hai giải thuật tái cấu trúc lưới giảm tổn thất công suất tác dụng ∆P xây dựng chương trình TOPO phần mềm PSS cho cấu trúc lưới điện tương tự, trình bày bảng 4.1 Bảng 4.1: ∆P, ∆A cấu trúc lưới điện Dấu (*) thể cấu trúc có ∆Pmin Thời điểm (t) 0-4 5-6 7-10 11-13 14-17 18-19 20-23 Cấu trúc lưới Thời đoạn (h) 4 Công tắc điện mở Tổn thất công suất (kW) Cấu trúc 343,3(*) 309,3(*) 373,0 344,8 471,0 495,8(*) 563,9(*) 7,10,14,16,28,31 348,0 311,6 367,0(*) 340,1(*) 469,5 505 575,5 7,9,14,16,28,30 344,9 309,7 369,6 342,1 469,0(*) 499,3 568,1 7,10,14,16,27,30 343,6 309,5 371,2 343,2 471,0 469,2 565,5 7,9,14,16,28,31 Cấu trúc Cấu trúc Cấu trúc tối ưu Tổn thất điện (kWh) Cấu trúc 1716,7 618,6 1492,0 1034,4 1883,8 991,5 2255,7 7,10,14,16,18,31 1739,9 623,2 1468,0 1020,3 1878,0 1010 2302,1 7,9,14,16,28,30 1724,4 619,4 1478,4 1026,2 1876,1 998,6 2272,5 7,10,14,16,27,30 Cấu trúc Cấu trúc -34- Cấu trúc đề nghị 1718,0 619 1484,9 1029,6 1884,2 992,3 2261,9 7,9,14,16,28,31 So sánh tổn thất điện ∆A cấu trúc chọn Cấu trúc Cấu trúc Cấu trúc Cấu trúc đề nghị 9992,52 kWh 10041,47 kWh 9995,51 kWh 9989,85 kWh Nhận xét: Trong thời gian khảo sát (24 giờ), cấu trúc lưới điện phân phối đề nghị liên tục cấu trúc lưới điện phân phối có tổn thất cơng suất khơng phải nhỏ so sánh với cấu trúc 1, cấu trúc lưới điện có tổn thất công suất nhỏ (được xác định trình TOPO phần mềm PSS/U) 4.3 Chứng minh phương pháp lưới điện thực tế Điện lực Bình Đại- Công ty Điện lực Bến Tre 4.3.1 Phương pháp nhập sản lượng điện thời đoạn ngày, khảo sát tháng, ví dụ kiểm chứng tháng (tháng 1, tháng tháng 3), gồm bước: - Bước 1: Chọn lưới điện có mạch vịng, mạch vịng nhận điện từ nguồn khác tuyến 473 477 thuộc trạm 110kV Bình Đại, vị trí thường mở đặt SWIT số (đây cấu hình vận hành thực tế đơn vị) -35- Hình 4.3 Lưới điện phân phối tuyến 473 477 Điện lực Bình Đại - Bước 2: Nhập sản lượng thời đoạn vào phần mềm PSS Hình 4.4 ĐTPT P(t) % theo Pmax, Qmax Do đặc thù phụ tải ĐL Bình Đại tháng thời gian khảo sát tương đối giống nhất, xin đề xuất ĐTPT cho ngày điển hình cho loại tải (sản xuất, kinh doanh sinh hoạt), khảo sát tuần, tháng điển hình, -36- - Phụ tải ánh sang sinh hoạt sử dụng suốt suốt thời đoạn ngày, tháng, riêng tháng có tăng nhẹ; - Phụ tải dịch vụ sử dụng đầu tháng cuối tháng để phục vụ nhu cầu người dân địa phương; - Sản xuất nước đá phục vụ đánh bắt thủy hải sản từ 10 tây đến 25 tây - Bước 3: Chạy PSS tính tổn thất CS TT lượng : Công tắc SWICHT mở, lúc phát tuyến 473 477 giao lưới vị trí cơng tắc số SWICHT - Bước 4: Chạy TOPO để xác định vị trí mở cơng tắc tối ưu: Để chạy TOPO, tiến hành đóng cơng tắc SWICHT lại, tạo mạch vịng, mở cơng tác đầu tuyến 473, vị trí cơng tác 3LBSBTBĐ mở ra, sau chạy TOPO vị trí mở cơng tắc tối ưu LBSĐKHTP, kết Bảng 4.2 - Bước 5: So sánh kết bước để chọn lực cấu hình tối ưu Tháng Bảng 4.2 Kết chạy PSS tính tổn thất PP1 Tương tự ∆A (kWh) tháng 2: 4.811,583 * 30 ngày = 144.347 kWh tháng là: 158.268 kWh -37- 4.3.2 Phương pháp nhập sản lượng điện trung bình 24 khảo sát tháng, gồm bước: - Bước 1: Chọn lưới điện có mạch vịng, mạch vịng nhận điện từ nguồn khác tuyến 473 477 thuộc trạm 110kV Bình Đại, vị trí thường mở đặt SWIT số (đây cấu hình vận hành thực tế đơn vị) - Bước 2: Nhập sản lượng trung bình ngày: P trung bình (Ở ví dụ kiểm tra tháng, thực tế nhập công suất 24 giờ, tháng, 12 tháng nhiều - Bước 3: Chạy tổn thất: Giống phương pháp - Bước 4: Chạy TOPO để xác định vị mở đặt công tắc tối ưu: Giống phương pháp - Bước 5: So sánh kết bước để chọn lực cấu hình tối ưu Bảng 4.3 Kết chạy PSS tính tổn thất chạy TOPO PP2 Tương tự, ∆A (kWh) tháng 2: 130.597kWh, sau TOPO: 109.407kWh; Tháng 3: 142.618kWh, sau TOPO: 115.368kWh -38- Đánh giá: Trong thực tế, phụ tải lưới điện thường xuyên thay đổi dẫn đến làm thay đổi đáng kể dịng phân bố cơng suất nhánh lưới điện phân phối Điều làm cho việc vận hành lưới điện trở nên khó khăn phức tạp Do việc xác định lại vị trí các khóa mở lưới điện phân phối cần thiết góp phần quan trọng công tác giảm tổn thất công suất lưới điện phân phối Tìm điểm dừng tối ưu lưới điện phân phối tìm cấu hình lưới điện tối ưu lưới điện phân phối để đạt mục tiêu vận hành như: giảm tổn thất công suất tác dụng, nâng cao chất lượng điện áp, nâng cao độ tin cậy cung cấp điện Như vậy, việc nghiên cứu ứng dụng giải thuật TOPO phần mềm PSS/ADEPT giúp cho việc giải tốn tái cấu hình lưới điện phân phối cách nhanh chóng có hiệu quả, đặc biệt công tác giảm tổn thất công suất tác dụng lưới phân phối Sau chạy TOPO cho lượng tiêu thụ tải ứng với cấu hình thời đoạn ngày, tháng,… cấu hình tháng cấu hình tối ưu khác (ứng với thời thời gian khảo sát) Năng lượng thu ứng với cấu hình: Phương pháp nhập phụ tải thời đoạn phụ thuộc đồ thị phụ tải Tương đương với phương pháp nhập phụ tải trung bình ngày, tháng So sánh phương pháp có ưu điểm: - Thơng số đầu vào cần lượng tiêu thụ thời gian khảo sát (24 giờ, tháng, tháng nữa….); -39- - Giải tình trạng thơng số đầu vào xác Trong tương lai áp dụng phương pháp tốn thời gian, chạy PSS lần, phương pháp chạy nhiều lần tùy thuộc vào tính tốn cho nhiều tháng Thực tế Điện lực vận hành cấu hình thời gian dài nhiều nguyên nhân như: - Nhân lực theo dõi điều hành khóa điện; - Đóng cắt nhiều lần phát sinh chi phí bảo trì, bảo dưỡng Do vậy, việc chuyển đổi khóa điện phải dựa việc so sánh hiệu chi phí đầu tư lợi nhuận mang lại Nên thực tế có cấu hình có tổn thất lượng bé chưa chọn mà phải chọn cấu hình có tổn thất chấp nhận đồng thời ổn định, khơng phải chuyển đổi khóa điện nhiều lần, tốn chi phí -40- Chương KẾT LUẬN 5.1 Kết luận Phương pháp tái cấu hình MPP có xem xét DGs giảm tổn thất điện trình bày Phương pháp dựa cơng suất trung bình phụ tải cơng suất phát trung bình DGs thời gian khảo sát Ưu điểm phương pháp không yêu cầu đồ thị phụ tải công suất phát DGs thời điểm thời gian khảo sát Để tìm cấu hình tối ưu, phần mềm TOPO - PSS sử dụng kết kiểm tra thực MPP 37 nút lưới điện thực tế Điện lực Bình Đại thuộc Cơng ty Điện lực Bến Tre nơi thân tơi cơng tác Kết tính tốn cho thấy, sử dụng cơng suất trung bình phụ tải DGs để xác định cấu hình vận hành MPP giảm tổn thất điện Ngoài ra, phương pháp đề xuất có ưu điểm vượt trội mặt thời gian tính tốn phải giải vấn đề phân bố cơng suất lần cần tính tốn giá trị hàm mục tiêu cho cấu hình xem xét 5.2 Hướng phát triển Bản thân áp dụng phương pháp thực tế công tác tương lai đẩy mạnh thực góp phần giảm chi phí, gảm tổn thất điện cho đơn vị Ngoài ra, nghiên cứu phương pháp tái cấu hình MPP có xét đến DGs giảm tổn thất điện dựa cơng suất trung bình phụ tải cơng suất phát trung bình DGs thời gian khảo sát DGs lượng gió mặt trời, chưa nghiên cứu DGs khác Hướng phát triển đề tài tiếp tục nghiên cứu đặc tính DGs khác -41- TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] A Merlin and H Back, “Search for a minimal loss operating spanning tree configuration in an urban power distribution system,” Proceeding 5th power Syst Comput conf (PSCC), Cambridge, UK, vol 1–18, 1975 [2] D Shirmohammadi and H W Hong, “Reconfiguration of electric distribution networks for resistive line losses reduction,” IEEE Trans Power Deliv., vol 4, no 2, pp 1492–1498, 1989 [3] S K Goswami and S K Basu, “A New Algorithm for the Reconfiguration of Distribution Feeders for Loss Minimization,” IEEE Trans Power Deliv., vol 7, no 3, pp 1484–1491, 1992 [4] E M Carreno, R Romero, and A Padilha-Feltrin, “An efficient codification to solve distribution network reconfiguration for loss reduction problem,” IEEE Trans Power Syst., vol 23, no 4, pp 1542–1551, 2008 [5] C.-T Su, C.-F Chang, and J.-P Chiou, “Distribution network reconfiguration for loss reduction by ant colony search algorithm,” Electr Power Syst Res., vol 75, no 2–3, pp 190–199, 2005 [6] A Mohamed Imran and M Kowsalya, “A new power system reconfiguration scheme for power loss minimization and voltage profile enhancement using Fireworks Algorithm,” Int J Electr Power Energy Syst., vol 62, pp 312–322, 2014 [7] J Olamaei, T Niknam, and S B Arefi, “Distribution feeder reconfiguration for loss minimization based on modified honey bee mating optimization algorithm,” Energy Procedia, vol 14, pp 304–311, 2012 -42- [8] T T Nguyen and A V Truong, “Distribution network reconfiguration for power loss minimization and voltage profile improvement using cuckoo search algorithm,” Int J Electr Power Energy Syst., vol 68, pp 233–242, 2015 [9] R S Rao, K Ravindra, K Satish, and S V L Narasimham, “Power Loss Minimization in Distribution System Using Network Reconfiguration in the Presence of Distributed Generation,” IEEE Trans Power Syst., vol 28, no 1, pp 1–9, 2012 [10] S Teimourzadeh and K Zare, “Application of binary group search optimization to distribution network reconfiguration,” Int J Electr Power Energy Syst., vol 62, pp 461–468, 2014 [11] R Taleski and D Rajicic, “Distribution network reconfiguration for energy loss reduction,” IEEE Trans Power Syst., vol 12, no 1, pp 398–406, 1997 [12] T V Anh, “Hệ chuyên gia mờ vận hành hệ thống điện phân phối,” Trường Đại học Bách khoa Thành phố Hồ Chí Minh, 2004 [13] T V Anh, Các giải thuật tái cấu hình mạng phân phối Đại học Quốc gia TP Hồ Chí Minh, 2014 [14] H Yang, Y Peng, and N Xiong, “Gradual approaching method for distribution network dynamic reconfiguration,” Proc - 2008 Work Power Electron Intell Transp Syst PEITS 2008, pp 257–260, 2008 [15] A E Milani and M R Haghifam, “An evolutionary approach for optimal time interval determination in distribution network reconfiguration under variable load,” Math Comput Model., vol 57, no 1–2, pp 68–77, 2013 [16] T T Nguyen, A V Truong, and T A Phung, “A novel method based on -43- adaptive cuckoo search for optimal network reconfiguration and distributed generation allocation in distribution network,” Int J Electr Power Energy Syst., vol 78, pp 801–815, 2016 [17] P S Georgilakis, S Member, and N D Hatziargyriou, “in Power Distribution Networks : Models , Methods , and Future Research,” pp 1–9, 2012 [18] W Lip, J Shiun, W Shin, H Hashim, and C Tin, “Review of distributed generation ( DG ) system planning and optimisation techniques : Comparison of numerical and mathematical modelling methods,” Renew Sustain Energy Rev., vol 67, pp 531–573, 2017 [19] P M De Quevedo, J Contreras, M J Rider, and J Allahdadian, “Contingency Assessment and Network Reconfiguration in Distribution Grids Including Wind Power and Energy Storage,” pp 1–10, 2015 [20] H Chen, T Ngoc, W Yang, C Tan, and Y Li, “Progress in electrical energy storage system : A critical review,” Prog Nat Sci., vol 19, no 3, pp 291–312, 2009 [21] B.-H Cho, K.-H Ryu, J.-H Park, W.-S Moon, S.-M Cho, and J.-C Kim, “A Selecting Method of Optimal Load on Time Varying Distribution System for Network Reconfiguration considering DG,” J Int Counc Electr Eng., vol 2, no 2, pp 166–170, 2012 [22] D P Bernardon, A P C Mello, L L Pfitscher, L N Canha, A R Abaide, and A A B Ferreira, “Real-time reconfiguration of distribution network with distributed generation,” Electr Power Syst Res., vol 107, pp 59–67, 2014 [23] A Zidan and E F El-Saadany, “Distribution system reconfiguration for energy -44- loss reduction considering the variability of load and local renewable generation,” Energy, vol 59, pp 698–707, 2013 [24] A Asrari, S Lotfifard, and M Ansari, “Reconfiguration of Smart Distribution Systems With Time Varying Loads Using Parallel Computing,” IEEE Trans Smart Grid, pp 1–11, 2016 [25] H R Esmaeilian and R Fadaeinedjad, “Energy Loss Minimization in Distribution Systems Utilizing an Enhanced Reconfiguration Method Integrating Distributed Generation,” IEEE Syst J., pp 1–10, 2014 [26] A Mohamed Imran, M Kowsalya, and D P Kothari, “A novel integration technique for optimal network reconfiguration and distributed generation placement in power distribution networks,” Int J Electr Power Energy Syst., vol 63, pp 461–472, 2014 [27] A Ameli, A Ahmadifar, M.-H Shariatkhah, M Vakilian, and M.-R Haghifam, “A dynamic method for feeder reconfiguration and capacitor switching in smart distribution systems,” Int J Electr Power Energy Syst., vol 85, pp 200–211, 2017 [28] B Arandian, R Hooshmand, and E Gholipour, “Decreasing activity cost of a distribution system company by reconfiguration and power generation control of DGs based on shuffled frog leaping algorithm,” Int J Electr Power Energy Syst., vol 61, pp 48–55, 2014 [29] Chidanandappa R., T Ananthapadmanabha, and R H.C., “Genetic Algorithm Based Network Reconfiguration in Distribution Systems with Multiple DGs for Time Varying Loads,” Procedia Technol., vol 21, pp 460–467, 2015 -45- -46- S K L 0 ... thị phụ tải đặc tính cơng suất phát DGs; -18- Chương XÁC ĐỊNH TRẠNG THÁI KHÓA ĐIỆN GIẢM TỔN HAO NĂNG LƯỢNG TRÊNLƯỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI KHI PHỤ TẢI THAY ĐỔI 3.1 Giới thiệu Thực tế, vận hành mạng phân. .. Các nghiên cứu khoa học liên quan 16 Chương XÁC ĐỊNH TRẠNG THÁI KHÓA ĐIỆN GIẢM TỔN HAO NĂNG LƯỢNG TRÊNLƯỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI KHI PHỤ TẢI THAY ĐỔI 19 3.1 Giới thiệu 19 3.2 Phương... định lại vị trí các khóa mở lưới điện phân phối cần thiết góp phần quan trọng cơng tác giảm tổn thất công suất lưới điện phân phối Tìm điểm dừng tối ưu lưới điện phân phối tìm cấu hình lưới điện