Tạp chí Khoa học Cơng nghệ, Số 38, 2019 TỐI ƯU CẤU HÌNH LƯỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI GIẢM TỔN THẤT CƠNG SUẤT SỬ DỤNG THUẬT TỐN CUCKOO SEARCH CẢI TIẾN NGUYỄN THANH THUẬN, DƢƠNG THANH LONG Khoa Công Nghệ Điện, Trường Đại học Công nghiệp TP HCM; nguyenthanhthuan@iuh.edu.vn; duongthanhlong@iuh.edu.vn Abstract Bài báo trình bày phƣơng pháp tái cấu hình lƣới điện phân phối sử dụng thuật tốn cuckoo search (CS) Trong đó, để nâng cao hiệu thuật tốn CS, chế tìm kiếm cục đƣợc bổ sung để khai thác vùng không gian tồn xung quanh cấu hình tốt quần thể q trình tìm kiếm Hàm mục tiêu tốn giảm tổn thất công suất lƣới điện phân phối Kết đánh giá lƣới điện phân phối 33 nút cho thấy phƣơng pháp đề xuất (enhanced cuckoo search - ECS) có ƣu điểm vƣợt trội so với phƣơng pháp tái cấu hình dựa thuật tốn CS thông thƣờng chất lƣợng giải pháp thu đƣợc, số lƣợng vịng lặp hội tụ Keywords Thuật tốn cuckoo search, tái cấu hình, lƣới điện phân phối OPTIMIZATION OF ELECTRIC DISTRIBUTION NETWORK CONFIGURATION FOR POWER LOSS REDUCTION USING ENHANCED CUCKOO SEARCH Abstract This paper presents the method of reconfiguring the distribution network using cuckoo search algorithm (CS) In which, to improve the efficiency of CS algorithms, the local search technique is proposed to exploit the search space around the best configuration of the population during the search process The objective function of the problem is reduction of power loss of the distribution system The evaluated results on the distribution network with 33 nodes has showed that the enhanced cuckoo search (ECS) method outperforms compared to the reconfiguration method based on conventional CS algorithms on the solution quality obtained, the number of convergence iteration Keywords cuckoo search, reconfiguration, distribution network GIỚI THIỆU Lƣới điện phân phối (LĐPP) thƣờng đƣợc vận hành hở hay cịn gọi vận hành hình tia Việc vận hành hở LĐPP có nhiều ƣu điểm so với vận hành kín nhƣ dễ dàng bảo vệ lƣới, dòng cố nhỏ, dễ dàng điều chỉnh điện áp phân bố công suất Tuy nhiên, vận hành mức điện áp thấp dòng điện lớn, LĐPP thƣờng có tổn thất cơng suất độ sụt áp lớn [1] Mặc dù đƣợc vận hành hở nhƣng để nâng cao độ tin cậy hệ thống phân phối, mạch hình tia thƣờng có khóa điện thƣờng mở có khả kết nối đến mạch khác Ngồi ra, mạch hình tia có khóa điện thƣờng đóng Các khóa điện thay đổi trạng thái có yêu cầu Vì vậy, LĐPP xuất tốn tái cấu hình LĐPP Tái cấu hình LĐPP trình thay đổi cấu trúc hình học LĐPP việc thay đổi trạng thái khóa điện thƣờng đóng thƣờng mở đảm bảo thỏa mãn ràng buộc tùy theo mục đích nhà vận hành Bài tốn tái cấu hình LĐPP đƣợc đề xuất lần đầu vào năm 1975 Merlin Back [2] Trong nghiên cứu này, ban đầu tất khóa điện đƣợc đóng lại để tạo thành lƣới điện kín, sau khóa điện lần lƣợt đƣợc mở để khơi phục lại cấu hình hình tia Civanlar cộng [3] sử dụng phƣơng pháp trao đổi nhánh để giảm tổn thất công suất dựa việc chọn lựa cặp khóa điện Ý tƣởng phƣơng pháp vịng kín, khóa điện mở đƣợc thay khóa đóng để giảm tổn thất cơng suất Khóa đƣợc chọn khóa có mức giảm tổn thất công suất lớn Sau gần bốn thập niên thu hút quan tâm nhà nghiên cứu, nhiều phƣơng pháp tối ƣu tổng quát đƣợc áp dụng để giải toán tái cấu hình LĐPP đạt đƣợc nhiều kết Trong [4]–[6], giải thuật di truyền (genetic algorithm - GA) đƣợc áp dụng giải tốn tái cấu hình LĐPP để giảm tổn thất cơng suất © 2019 Trƣờng Đại học Cơng nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh TỐI ƢU CẤU HÌNH LƢỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI GIẢM TỔN THẤT CƠNG SUẤT SỬ DỤNG THUẬT TỐN CUCKOO SEARCH CẢI TIẾN 14 Trong [7]–[9], thuật toán tối ƣu bầy đàn (Particle Swarm Optimization - PSO) đƣợc áp dụng vào toán tái cấu hình LĐPP để giảm tổn thất cơng suất Trong [10], thuật tốn bƣớc nhảy ếch thích nghi (Adaptive Shuffled Frogs Leaping Algorithm-ASFLA) đƣợc sử dụng để giải tốn tái cấu hình kết hợp với lắp đặt máy phát phân tán LĐPP Trong [11], thuật toán tối ƣu bầy đàn nhị phân chọn lọc (Selective Binary Particle Swarm Optimization (IS-BPSO) đƣợc sử dụng để giải toán tái cấu hình giảm tổn thất cơng suất Trong [12], thuật tốn tìm kiếm hài hịa (harmony search algorithm-HSA) đƣợc sử dụng để giải tốn tái cầu hình LĐPP cân khơng cân Có thể thấy để giải tốn tái cấu hình có nhóm phƣơng pháp bao gồm phƣơng pháp heuristic phƣơng pháp tối ƣu tổng quát: Phƣơng pháp heuristic dựa tiêu chí kỹ thuật để tìm giải pháp tốt Nhóm thứ hai sử dụng phƣơng pháp heuristic tổng quát Cho đến nay, nhóm phƣơng pháp hiệu phổ biến việc giải tốn tái cấu hình Các phƣơng pháp khơng có u cầu đặc biệt khác nhau, tính liên tục, lồi lõm hàm mục tiêu hiệu việc xử lý ràng buộc, tối ƣu rời rạc nhiều hƣớng Tuy nhiên, hạn chế phƣơng pháp hội tụ vào cực trị địa phƣơng thay cực trị tồn cục Do đó, mối quan tâm nhà nghiên cứu nhóm phƣơng pháp khắc phục vấn đề hội tụ sớm phƣơng pháp heuristic tổng quát Thuật toán CS đƣợc phát triển Yang and Deb [13], ý tƣởng thuật toán dựa tập tính ký sinh ni dƣỡng số lồi chim tu hú Đây lồi chim khơng có khả ni mà chúng trì nịi giống cách đẻ trứng nhờ tổ lồi chim khác có trứng tƣơng tự màu sắc kích thƣớc Sau đƣợc ấp, chim non tú hú nhanh chóng loại bỏ chim non trứng chim khác để độc chiếm nguồn thức ăn từ chim bố mẹ nuôi Tuy nhiên, đẻ nhờ trứng vào tổ loài chim khác, chim tu hú có nguy bị chim khác phát trứng lạ loại bỏ Kể từ đƣợc đề xuất Yang and Deb, CS đƣợc áp dụng thành công lĩnh vực hệ thống điện nhƣ toán điều độ thủy nhiệt điện [14], [15], [16]; tốn tái cấu hình [17]; tốn đặt vị trí máy phát phân tán [18], [19] Trong báo này, thuật toán CS đƣợc áp dụng để giải tốn tái cấu hình LĐPP giảm tổn thất cơng suất Trong đó, chế tìm kiếm cục thuật toán CS đƣợc cải tiến để khai thác đƣợc vùng khơng gian tổn xung quanh cấu hình tốt hữu của quần thể Điều giúp cho thuật toán CS cải tiến (ECS) tránh rơi vào cực trị địa phƣơng tìm đƣợc cấu trúc vận hành tối ƣu với số vòng lặp nhỏ so với thuật tốn CS MƠ TẢ BÀI TỐN Giảm tổn thất công suất mục tiêu quan trọng công tác vận hành LĐPP Một ƣu điểm lớn biện pháp tái cấu hình LĐPP giảm tổn thất cơng suất Tổn thất cơng suất ( ) cấu hình lƣới Xth đƣợc xác định tổng tổn thất công suất nhánh: ∑ ( ) (1) Trong đó, Nbr tổng số nhánh lƣới phân phối ki khóa điện nhánh i mở ngƣợc lại khóa điện nhánh i đóng Ri tổng trở nhánh i Pi Qi lần lƣợt công suất tác dụng phản kháng nhánh i Vi điện áp cuối nhánh i Ngoài ra, trình tái cấu hình cần phải thõa mãn điều kiện ràng buộc cân công suất, điện áp dòng điện nằm giới hạn cho phép Do đó, hàm thích nghi tốn tái cấu hình đƣợc mơ tả nhƣ sau: ∑ ( ) ( ) ( ) (2) ( ) Trong đó, K1, K2 K3 lần lƣợt hệ số phạt cấu hình lƣới vi phạm ràng buộc thấp áp, áp tải max hàm trả giá trị lớn tập đối số lần lƣợt biên độ điện áp nhỏ lớn cho phép đƣợc chọn 0.95 p.u 1.05 p.u lần lƣợt biên độ điện áp nhỏ lớn cấu hình lƣới xét hệ số tải lớn hệ thống, hệ số tải cho phép đƣờng dây đƣợc chọn © 2019 Trƣờng Đại học Cơng nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh TỐI ƢU CẤU HÌNH LƢỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI GIẢM TỔN THẤT CƠNG SUẤT SỬ DỤNG THUẬT TOÁN CUCKOO SEARCH CẢI TIẾN 15 PHƯƠNG PHÁP ĐỀ XUẤT Khơng giống nhƣ thuật tốn metaheuristic khác, thuật toán CS tạo hai quần thể giải pháp xem xét cho tốn thơng qua phép Lévy phép phép phát trứng lạ random walk Trong đó, quần thể đƣợc tạo từ phép Lévy có tính chất khai phá khơng gian tìm kiếm Trong quần thể cá thể đƣợc tạo thƣờng khác biệt so với cá thể tƣơng ứng trƣớc phân phối ngẫu nhiên hàm Lévy Trong đó, quần thể đƣợc tạo từ phép phát trứng lạ có tính chất khai thác khơng gian tìm kiếm Đặc điểm quần thể này, số cá thể đƣợc cập nhật sang vị trí Tuy nhiên, việc lựa chọn cá thể để cập nhật nhƣ số biến cá thể đƣợc lựa chọn để cập nhật mang tính ngẫu nhiên Mặc dù hai chế khai phá khai thác thuật tốn CS hiệu để tìm giải pháp tối ƣu Điều đƣợc chứng minh thơng qua nhiều tốn đƣợc đƣợc áp dụng thành công Tuy nhiên, áp dụng giải tốn tái cấu hình LĐPP, thuật tốn CS có hạn chế chƣa khai thác đƣợc vùng không gian lân cận giải pháp tối ƣu hữu Đây cấu hình LĐPP khả thi tồn xung quan cấu hình tốt hữu, chúng đƣợc tạo việc thay đổi lần lƣợt biến điều khiển cấu hình tốt hữu Vì vậy, chế tìm kiếm cục đƣợc đề xuất bổ sung cho ECS để khắc phục nhƣợc điểm CS Chi tiết bƣớc thực nhƣ sau: Bước 1: Khởi tạo Để giải toán tái cấu hình sử dụng thuật tốn ECS, ban đầu quần thể cấu hình LĐPP đƣợc khởi tạo ngẫu nhiên chúng đƣợc đánh giá hàm thích nghi biểu thức (2) Q trình mã hóa cấu trúc LĐPP khởi tạo quần thể ban đầu đƣợc thực nhƣ sau: (3) [ ( )] Trong đó, Xi cấu hình LĐPP thứ i,với i =1, …, N = với j = 1, …, D vị trí lớn vịng kín thứ j Lƣu ý, Vịng kín tập hợp khóa điện tạo thành vịng kín LĐPP vịng kín thứ j đƣợc tạo thành thơng qua việc đóng khóa điện mở ban đầu thứ j N D lần lƣợt kích thƣớc quần thể số lƣợng khóa mở LĐPP Bước 2: Tạo giải pháp thông qua phép di chuyển Lévy Từ quần thể giải pháp tại, quần thể đƣợc tạo dựa phép Lévy Nếu cá thể quần thể có cải thiện hàm thích nghi so với cá thể tƣơng ứng quần thể tại, cá thể đƣợc cập nhật vào quần thể Quá trình tạo quần thể sử dụng phép Lévy đƣợc thực nhƣ sau: [ ] (4) Trong đó, round hàm làm trịn đến số ngun gần nhất, α > thông số bƣớc di chuyển đƣợc chọn theo Yang [13], [20], rand giá trị ngẫu nhiên khoảng [0, 1] gia số đƣợc xác định biểu thức: ( ) ( ) (5) ( ) ⁄ | | Trong randx randy hai biến phân phối ngẫu nhiên với độ lệch chuẩn ( ) ( ) Hàm ( ) đƣợc tạo từ hàm phân phối gamma ( ) Bước 3: Tạo giải pháp thông qua chế phát trứng lạ dựa phép di chuyển random walk Sau phép Lévy quần thể đƣợc tạo cá thể tốt đƣợc cập nhật vào quần thể Tƣơng tự nhƣ vậy, kết phép random walk quần thể cá thể quần thể đƣợc tạo từ phép random walk đƣợc cập nhật vào quần thể hàm thích nghi chúng tốt hàm thích nghi cá thể quần thể tƣơng ứng Quá trình tạo giải pháp dựa phép random walk đƣợc thực nhƣ sau [ ] ( ) (6) Trong K ma trận phần tử 1, đƣợc xác định bằng: ( ) (7) Trong đó, Pa xác suất phát trứng lạ, đƣợc chọn 0.2 Và gia số đƣợc xác định bởi: © 2019 Trƣờng Đại học Cơng nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh 16 TỐI ƢU CẤU HÌNH LƢỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI GIẢM TỔN THẤT CÔNG SUẤT SỬ DỤNG THUẬT TOÁN CUCKOO SEARCH CẢI TIẾN [ ( ) Trong đó, rand số ngẫu nhiên khoảng [0, 1], loạn ngẫu nhiên vị trí giải pháp quần thể ( ( )] ) ( (8) ) nhiễu Bắt đầu Khởi tạo ngẫu nhiên quần thể cấu hình LĐPP - Đánh giá hàm thích nghi - Tìm cấu hình tốt quần thể Tạo quần thể phép Lévy flights Đánh giá hàm thích nghi Cập nhật quần thể hữu Tạo quần thể phép random walk Đánh giá hàm thích nghi Cập nhật quần thể hữu Tìm cấu hình tốt vịng lặp thứ i Tính tốn hệ số RI Sai RI < toll Đúng Tạo cấu hình lân cận cấu hình tốt hữu - Đánh giá hàm thích nghi - Cập nhật cấu hình tốt vịng lặp thứ i i itermax Sai i=i+1 Đúng Xuất kết quả: Cấu hình tốt vịng lặp thứ i Kết thúc Hình 1: Thuật tốn ECS cho tốn tái cấu hình LĐPP Bước 4: Tìm kiếm cục chế cập nhật giải pháp tốt hữu Do tốn tái cấu hình tốn rời rạc, việc thay đổi dù giá trị nhỏ biến điều khiển (các khóa điện) cấu hình dẫn đến cấu hình hồn tồn Điều dẫn đến giá trị hàm mục tiêu khác biệt so với cấu hình hữu Nhƣ vậy, thuật toán tối ƣu thiết phải đƣợc trang bị chế tìm kiếm cục cho tìm kiếm đƣợc cấu hình lân cận cấu hình tốt hữu để giúp thuật tốn khơng bỏ sót cấu hình lân cận cấu hình tốt hữu nhanh chóng xác định đƣợc cấu hình tối ƣu tồn cục Để thực điều này, chế tìm kiếm cục đƣợc sử dụng để trang bị bổ sung cho ECS để cập nhật lại cấu hình tốt phát giải thuật rơi vào điểm tối ƣu cục Nếu sau hai vịng lặp liên tiếp khơng có cải thiện giá trị hàm mục tiêu đƣợc xác định biểu thức (9), chế đƣợc sử dụng để cập nhật lại cá thể tốt hữu ( )) ( ( ( )) (9) © 2019 Trƣờng Đại học Cơng nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh TỐI ƢU CẤU HÌNH LƢỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI GIẢM TỔN THẤT CƠNG SUẤT SỬ DỤNG THUẬT TỐN CUCKOO SEARCH CẢI TIẾN 17 Trong đó, toll số nhỏ để phân biệt đƣợc hai cấu hình so sánh khác giá trị toll đƣợc chọn 0.01 Khi đó, từ cá thể tốt nhất, lần lƣợt có D cá thể đƣợc tạo thông qua việc thay đổi lần lƣợt biến điều khiển cá thể tốt nhƣ biểu thức (10) Từ D cá thể mới, giá trị hàm mục tiêu đƣợc tính tốn có cải tiến giá trị hàm mục tiêu cá thể tốt đƣợc cập nhật Nhƣ vậy, chế không làm phát sinh thêm quần thể mà tạo số cá thể xung quanh cá thể tốt hữu ( )] (10) [ ( ) Trong đó, round hàm làm tròn đến số nguyên gần KI ma trận đơn vị Để thay đổi giá trị biến điều khiển D biến cá thể tốt nhất, giá trị d đƣợc sử dụng để điều khiển khoảng cách từ biến đến biến cập nhật Giá trị d đƣợc lựa chọn dựa không gian biến điều khiển Bước 5: Điều kiện dừng giải thuật Điều kiện dừng thuật tốn số vịng lặp đạt đến số vòng lặp thiết lập lớn (itermax) Lƣu đồ thuật tốn ECS đƣợc mơ tả nhƣ Hình KẾT QUẢ TÍNH TỐN VÀ BÀN LUẬN 4.1 Kết tính tốn Để đánh giá hiệu phƣơng pháp tái cấu hình LĐPP đề xuất, LĐPP 33 nút đƣợc sử dụng để tái cấu hình LĐPP 33 nút có cấp điện áp 12.66 kV bao gồm 37 nhánh, 32 khóa điện thƣờng đóng khóa thƣờng mở Thông số nhánh nút lƣới đƣợc tham khảo [21] Tổng công suất hệ thống 3.72 + j2.3 MVA Sơ đồ đơn tuyến hệ thống đƣợc cho Hình Dịng điện định mức nhánh 255 A [22] Thuật toán ECS cho tốn tái cấu hình LĐPP đƣợc xây dựng phần mềm Matlab phiên 2016a chạy máy tính cá nhân có cấu hình Intel Core i5-2430M @2.4GHz, 4GB DDR3 RAM, Hard Drive 500GB, Windows 10 (64-bit) Thông số ECS CS đƣợc thiết lập dựa thực nghiệm nhƣ sau: Số lƣợng cá thể N đƣợc đặt 10, số vòng lặp itermax lớn 100, khoảng cách từ giá trị biến đến giá trị biến cập nhật d đƣợc đặt 24 23 33 8 10 11 10 13 14 13 34 14 29 26 25 26 27 27 30 16 30 31 15 15 16 29 29 28 9 37 25 24 35 12 23 22 12 20 22 11 18 19 21 21 19 20 33 18 17 17 36 32 31 32 Hình 2: LĐPP 33 nút Kết tái cấu hình đƣợc trình Bảng Trong đó, kết tái cấu hình giải thuật đề xuất ECS đƣợc so sánh với cấu trúc lƣới ban đầu kết tái cấu hình giải thuật CS Ngồi ra, Bảng cũng trình bày kết quả so sánh ECS với số nghiên cứu thực nhƣ FWA [23], GA [23], [24] HSA [23], [24] Các đặc tuyến hội tụ ECS CS 50 lần thực độc lập đƣợc trình bày Hình Các đƣờng đặc tuyến hội tụ trung bình, lớn nhỏ ECS CS lần thực đƣợc trình bày Hình Biên độ điện áp trƣớc sau tái cấu hình ECS đƣợc trình bày Hình Hệ số mang tải nhánh lƣới điện đƣợc trình bày Hình © 2019 Trƣờng Đại học Cơng nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh 18 TỐI ƢU CẤU HÌNH LƢỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI GIẢM TỔN THẤT CƠNG SUẤT SỬ DỤNG THUẬT TỐN CUCKOO SEARCH CẢI TIẾN Bảng 1: Kết so sánh phƣơng pháp đề xuất ECS với CS phƣơng pháp khác GA [23], HSA [23], Phƣơng pháp Ban đầu ECS CS FWA [23] [24] [24] 33, 34, 7, 9, 14, 7, 9, 14, 7, 9, 14, 7, 9, 14, 7, 10, 14, Khóa mở 35, 36, 37 32, 37 32, 37 28, 32 32, 37 36, 37 Tổn thất (kW) 202.69 139.5543 139.5543 139.98 139.55 142.6816 Giá trị lớn hàm 140.7726 147.2806 155.75 202.67 195.10 thích nghi Giá trị nhỏ hàm 140.7726 140.7726 140.8580 140.7726 144.3231 thích nghi Giá trị trung bình hàm 140.7726 141.3288 145.63 166.2 152.33 thích nghi Độ lệch chuẩn hàm thích 1.3026 5.49 14.53 11.28 nghi Số lần thành công/số lần 50/50 33/50 chạy Vịng lặp hội tụ trung 25 40 bình Thời gian thực (s) 9.5984 7.9653 - Hình 3: Đặc tuyến hội tụ ECS CS 50 lần chạy độc lập © 2019 Trƣờng Đại học Cơng nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh TỐI ƢU CẤU HÌNH LƢỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI GIẢM TỔN THẤT CÔNG SUẤT SỬ DỤNG THUẬT TỐN CUCKOO SEARCH CẢI TIẾN 19 Hình 4: Đặc tuyến hội tụ lớn nhất, nhỏ trung bình ECS CS 50 lần chạy độc lập Hình 5: Biên độ điện áp nút trước sau tái cấu hình Hình 6: Hệ số mang tải nhánh trước sau tái cấu hình © 2019 Trƣờng Đại học Công nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh TỐI ƢU CẤU HÌNH LƢỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI GIẢM TỔN THẤT CƠNG SUẤT SỬ DỤNG THUẬT TỐN CUCKOO SEARCH CẢI TIẾN 20 4.2 Bàn luận Từ kết đƣợc tái cấu hình đƣợc trình bày mục 4.1 thấy đƣợc ƣu điểm vƣợt trội ECS so với CS nhƣ số phƣơng pháp khác Cụ thể nhƣ sau: Bảng cho thấy ECS CS tìm đƣợc cấu hình LĐPP tối ƣu với khóa điện mở {7, 9, 14, 32, 37} tồn thất công suất tƣơng ứng 139.5543 kW nhƣng giá trị trung bình sau 50 lần chạy độc lập cho thấy ECS có nhiều ƣu điểm so với CS Cụ thể, 50 lần thực ECS tìm đƣợc cấu hình tối ƣu tất lần chạy, CS tìm đƣợc cấu trúc tối ƣu 33 lần chạy độc lập thấp 34% so với ECS Giá trị thích nghi trung bình ECS 140.7726 so với 141.3288 thu đƣợc từ CS Độ lệch chuẩn hàm thích nghi ECS nhỏ 1.3026 so với CS Đặc biệt số vịng lặp hội tụ trung bình ECS nhỏ nhiều so với CS Trong lần thực hiện, ECS hội tụ khoảng 25 vòng lặp, CS thƣờng hội tụ sau 40 vòng lặp Điều cho thấy, nhờ có có chế tìm kiếm cục mà ECS có khả tìm đƣợc cấu trúc ƣu với tỉ lệ thành công lớn số vòng lặp nhỏ so với CS Thời gian tính tốn trung bình ECS cao 1.6331 s Tuy nhiên, ECS có khả tìm đƣợc cấu trúc tối ƣu với số vòng lặp nhỏ nên để rút ngắn thời gian tính tốn ECS cách thiết lập số vòng lặp nhỏ so với CS Hình cho thấy tất lần thực ECS hội tụ đến giá trị tối ƣu với số vòng lặp nhỏ nhiều so với CS Các đƣờng đặc tuyến hội tụ trung bình, lớn nhỏ Hình chứng tỏ ECS vƣợt trội khả hội tụ đến giá trị tối ƣu toàn cục so với CS Đƣờng đặc tuyến trung bình ECS gần với đƣờng đặc tuyến nhỏ so với CS Điều chứng minh ổn định độ tin cậy kết thực lần thực ECS so với CS Ngoài ra, sau thực tái cấu hình ECS, biên độ điện áp nút (đƣợc trình bày Hình 5) đƣợc cải thiện đáng kể so với trƣớc thực tái cấu hình Hệ số mang tải nhánh (đƣợc trình bày Hình 6) cho thấy khơng có nhánh bị tải Bảng cho thấy, sau thực tái cấu hình, tổn thất cơng suất giảm từ 202.69 kW xuống 139.55 kW Kết hoàn toàn tƣơng tự với kết thực phƣơng pháp GA tốt kết thực phƣơng pháp FWA HSA Có thể thấy rằng, FWA thu đƣợc cấu trúc lƣới {7, 9, 14, 28, 32} với tổn thất 139.98 kW, Cấu hình khác khóa điện so với cấu hình tối ƣu toàn cục Điều cho thấy chế khai thác đề xuất có ý nghĩa giải tốn tái cấu hình LĐPP KẾT LUẬN Bài báo trình bày phƣơng pháp tái cấu hình LĐPP giảm tổn thất công suất dựa giải thuật CS cải tiến Để áp nâng cao hiệu thuật toán CS giải tốn tái cấu hình, chế tìm kiếm cục đƣợc trang bị để khải thác không gian tìm kiếm lân cận giải pháp tối ƣu hữu Để chứng minh hiệu thuật toán, lƣới điện 33 nút đƣợc sử dụng để tái cấu hình Kết so sánh ECS CS cho thấy ECS có nhiều điểm vƣợt trội so với CS chất lƣợng giải pháp thu đƣợc với tỉ lệ thành công 50 lần thực cao 34%, giá trị lớn trung bình hàm thích nghi thu đƣợc bé so với CS, số vòng lặp hội tụ trung bình đến giải pháp tối ƣu ECS thấp 38% so với CS Vì vậy, ECS thuật toán tin cậy hứa hẹn để áp dụng cho tốn tái cấu hình giảm tổn thất cơng suất nói riêng tốn tái cấu hình thỏa mãn mục tiêu khác nói chung TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] S Gopiya Naik, D K Khatod, and M P Sharma, “Optimal allocation of combined DG and capacitor for real power loss minimization in distribution networks,” Int J Electr Power Energy Syst., vol 53, pp 967–973, 2013 [2] 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 [3] S Civanlar, J J Grainger, H Yin, and S S H Lee, “Distribution feeder reconfiguration for loss reduction,” IEEE Trans Power Deliv., vol 3, no 3, pp 1217–1223, 1988 © 2019 Trƣờng Đại học Cơng nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh TỐI ƢU CẤU HÌNH LƢỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI GIẢM TỔN THẤT CÔNG SUẤT SỬ DỤNG THUẬT TOÁN CUCKOO SEARCH CẢI TIẾN 21 [4] J Z Zhu, “Optimal reconfiguration of electrical distribution network using the refined genetic algorithm,” Electr Power Syst Res., vol 62, no 1, pp 37–42, 2002 [5] R T Ganesh Vulasala, Sivanagaraju Sirigiri, “Feeder Reconfiguration for Loss Reduction in Unbalanced Distribution System Using Genetic Algorithm,” Int J Electr Electron Eng., vol 3, no 12, pp 754–762, 2009 [6] P Subburaj, K Ramar, L Ganesan, and P Venkatesh, “Distribution System Reconfiguration for Loss Reduction using Genetic Algorithm,” J Electr Syst., vol 2, no 4, pp 198–207, 2006 [7] K K Kumar, N Venkata, and S Kamakshaiah, “FDR particle swarm algorithm for network reconfiguration of distribution systems,” J Theor Appl Inf Technol., vol 36, no 2, pp 174–181, 2012 [8] T M Khalil and A V Gorpinich, “Reconfiguration for Loss Reduction of Distribution Systems Using Selective Particle Swarm Optimization,” Int J Multidiscip Sci Eng., vol 3, no 6, pp 16–21, 2012 [9] S F Mekhamer, F M Mohammed, and M a L Badr, “A Modified Particle Swarm Technique for Distribution Systems Reconfiguration,” online J Electron Electr Eng., vol 1, no 1, pp 121–129 [10] R Pegado, Z Ñaupari, Y Molina, and C Castillo, “Radial distribution network reconfiguration for power losses reduction based on improved selective BPSO,” Electr Power Syst Res., vol 169, no December 2018, pp 206–213, 2019 [11] A Onlam, D Yodphet, R Chatthaworn, C Surawanitkun, A Siritaratiwat, and P Khunkitti, “Power Loss Minimization and Voltage Stability Improvement in Electrical Distribution System via Network Reconfiguration and Distributed Generation Placement Using Novel Adaptive Shuffled Frogs Leaping Algorithm,” Energies, vol 12, no 3, p 553, 2019 [12] A Roosta, H.-R Eskandari, and M.-H Khooban, “Optimization of radial unbalanced distribution networks in the presence of distribution generation units by network reconfiguration using harmony search algorithm,” Neural Comput Appl., vol 0, 2018 [13] X S Yang and S Deb, “Cuckoo search via Lévy flights,” in 2009 World Congress on Nature and Biologically Inspired Computing, NABIC 2009 - Proceedings, 2009, pp 210–214 [14] T T Nguyen, D N Vo, and A V Truong, “Cuckoo search algorithm for short-term hydrothermal scheduling,” Appl Energy, vol 132, pp 276–287, 2014 [15] T T Nguyen, D N Vo, and B H Dinh, “Cuckoo search algorithm for combined heat and power economic dispatch,” Int J Electr Power Energy Syst., vol 81, pp 204–214, 2016 [16] K Chandrasekaran and S P Simon, “Multi-objective scheduling problem: Hybrid approach using fuzzy assisted cuckoo search algorithm,” Swarm Evol Comput., vol 5, pp 1–16, 2012 [17] 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 [18] Z Moravej and A Akhlaghi, “A novel approach based on cuckoo search for DG allocation in distribution network,” Int J Electr Power Energy Syst., vol 44, no 1, pp 672–679, 2013 [19] O P Mahela, S Ram, and O Lalit, “Optimal Capacitor Placement for Loss Reduction in Radial Distribution Feeder,” Mod Electr Power Syst., vol 4, no 6, pp 43–48, 2013 © 2019 Trƣờng Đại học Cơng nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh 22 TỐI ƢU CẤU HÌNH LƢỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI GIẢM TỔN THẤT CÔNG SUẤT SỬ DỤNG THUẬT TOÁN CUCKOO SEARCH CẢI TIẾN [20] X S Yang and S Deb, “Cuckoo search: Recent advances and applications,” Neural Comput Appl., vol 24, no 1, pp 169–174, 2014 [21] M E Baran and F F Wu, “Network reconfiguration in distribution systems for loss reduction and load balancing,” IEEE Transactions on Power Delivery, vol 4, no pp 1401–1407, 1989 [22] S Ghasemi and J Moshtagh, “Radial distribution systems reconfiguration considering power losses cost and damage cost due to power supply interruption of consumers,” Int J Electr Eng Informatics, vol 5, no 3, pp 297–315, 2013 [23] 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 [24] R S Rao, S Venkata, L Narasimham, M R Raju, and a S Rao, “Optimal Network Reconfiguration of Large-Scale Distribution System Using Harmony Search Algorithm,” IEEE Trans Power Syst., vol 26, no 3, pp 1080–1088, 2011 Ngày nhận bài:28/05/2019 Ngày chấp nhận đăng:06/08/2019 © 2019 Trƣờng Đại học Cơng nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh ... Chí Minh TỐI ƢU CẤU HÌNH LƢỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI GIẢM TỔN THẤT CƠNG SUẤT SỬ DỤNG THUẬT TOÁN CUCKOO SEARCH CẢI TIẾN 15 PHƯƠNG PHÁP ĐỀ XUẤT Không giống nhƣ thuật toán metaheuristic khác, thuật toán CS...TỐI ƢU CẤU HÌNH LƢỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI GIẢM TỔN THẤT CƠNG SUẤT SỬ DỤNG THUẬT TỐN CUCKOO SEARCH CẢI TIẾN 14 Trong [7]–[9], thuật toán tối ƣu bầy đàn (Particle Swarm Optimization - PSO) đƣợc áp dụng. .. nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh 22 TỐI ƢU CẤU HÌNH LƢỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI GIẢM TỔN THẤT CƠNG SUẤT SỬ DỤNG THUẬT TOÁN CUCKOO SEARCH CẢI TIẾN [20] X S Yang and S Deb, ? ?Cuckoo search: Recent advances and