002_17_189_9215

Tạp chí Khoa học Cơng nghệ 125 (2018) 007-011 Phát triển cơng cụ tính tốn bù cơng suất phản kháng tối ưu đa mục tiêu lưới điện phân phối Developemetn Calculation Tool for Multi-Objectivein Economic Compensation in Electrical Distribution Network Lê Đức Tùng1, Nguyễn Hữu Hiếu2* , Văn Ngọc Thắng2, Phạm Quí Nin Trường Đại học Bách khoa Hà Nội Trường Đại học Bách khoa – Đại học Đà Nẵng Đến Tòa soạn: 27-12-2017; chấp nhận đăng: 28-03-2018 Abstract The power loss reduction has been one of the primary missions of electricity distribution companies Currently, on distribution network, there are two technical methods which are employed to reduce power losses: load compensation and optimal network opening In this paper, the authors proposed multi-objective optimal algorithm allows evaluating the effectiveness of the solutions to the different conditions This algorithm is established in the Matlab environment This tool is used to modeling and calculation the distribution network IEEE-16 buses with two objectives: minimum calculating cost when installing, operating capacitor and maximum amount of money gained from reduction of power losses when installing capacitor The results have demonstrated the validity and feasibility of the proposed method Keywords: Power losses, load compensation, multi-objectives optimization, and Pareto front Tóm tắt Giảm tổn thất công suất lưới điện phân phối vấn đế quan tâm hàng đầu công tác vận hành hệ thống điện Hai giải pháp kỹ thuật sử dụng bù cơng suất phản kháng xây dựng phương án vận hành tối ưu lưới Trong nội dung báo này, tác giả đề xuất sử dụng thuật toán tối ưu đa mục tiêu cho tốn bù cơng suất phản kháng, cho phép đánh giá hiệu giải pháp ứng với mục tiêu, điều kiện cụ thể Thuật toán đề xuất xây dựng thành cơng cụ tính tốn phần mềm Matlab Cơng cụ tính tốn sử dụng để mô lưới điện mẫu IEEE-16 nút với hai mục tiêu chính: Cực tiểu chi phí sử dụng thiết bị bù cực đại lợi nhuận thu từ việc giảm tổn thất công suất Các kết tính tốn minh chứng cho tính đắn khả thi phương pháp đề xuất Từ khóa: Tổn thất cơng suất, bù cơng suất phản khảng, tối ưu đa mục tiêu, đường cong Pareto Tổng quan lượng lưới điện phân phối dự kiến xây dựng đến năm 2020 bao gồm 120.000km đường dây trung áp, gần 85.000 MVA trạm phân phối gần 93.000 km đường dây hạ áp Với quy mô ngày mở rộng, lưới điện phân phối đối mặt với vấn đề lớn tổn thất điện Phân*phối điện khâu cuối hệ thống điện để đưa điện trực tiếp đến người tiêu dùng Lưới điện phân phối bao gồm lưới điện trung áp (6, 10, 22 kV) lưới điện hạ áp (220/380 kV) Theo đề án Giảm tổn thất điện giai đoạn 2016 – 2020, tổn thất điện từ mức 8% năm 2015, EVN cho biết mục tiêu giảm tổn thất điện đến năm 2020 6,5% Theo tính toán EVN, từ đến năm 2020 năm cần đầu tư 7,9 tỷ USD, 25% vốn đầu tư cho giảm tổn thất điện lưới điện Việc nghiên cứu, áp dụng giải pháp để giảm tỷ lệ tổn thất điện xuống mức hợp lý đã, mục tiêu lớn ngành Điện Tỷ lệ tổn thất điện phụ thuộc vào đặc tính mạch điện, lượng điện truyền tải, khả cung cấp hệ thống công tác quản lý vận hành hệ thống điện Các chương trình điện nơng thơn Chính phủ tiếp tục đẩy mạng phát triển lưới điện phân phối, đảm bảo 100% số xã huyện cấp điện Cùng với tổng sơ đồ quy hoạch phát triển điện lực phê duyệt kế hoạch cải tạo phát triển lưới điện trung áp Khối Các nghiên cứu có nhiều phương pháp để giảm tổn thất điện lưới điện phân phối Một giải pháp thường dùng minh chứng hiệu sử dụng thiết bị tụ điện đặt song song với đường dây để bù công suất phản kháng [1], [2], [3] Nhờ dòng công suất phản kháng đường dây giảm dẫn đến giảm tổn thất công suất Việc xác định vị trí dung lượng bù cơng suất Địa liên hệ: Tel: (+84) 917976589 Email: nhhieu@dut.udn.vn * Journal of Science and Technology phản kháng lưới điện phân phối thực nhiều nghiên cứu nước Hiện nay, EVN sử dụng phần mềm tính tốn PSS/ADEPT ứng dụng cho vận hành tối ưu lưới điện phân phối Phần mềm PSS/ADEPT xét đến mục tiêu lợi nhuận kinh tế kết tính tốn đưu phương án tối ưu cho toán bù cơng suất phản kháng [4] Trong đó, tính toán thiết kế vận hành, toán tối ưu đa mục tiêu cần sử dụng, đơn cử việc tìm mối quan hệ mục tiêu cực tiểu tổn thất điện cực tiểu chi phí giúp ích nhiều cho ngành điện thực tế tính tốn phương án để giảm tổn thất điện Trong nội dung báo, tác giả đề xuất sử dụng đường cong tối ưu Pareto sử dụng hàm tối ưu đa mục tiêu sở lý thuyết thuật toán tối ưu hóa NSGA II để tối ưu lưới điện phân phối với nhiều mục tiêu khác Cơng cụ tính tốn xây dựng phần mềm Matlab, có khả tính tốn cho hai hàm mục tiêu quan trọng cực tiểu chi phí đầu tư, vận hành thiết bị bù cực đại hiệu kinh tế thu lắp đặt thiết bị bù [5], [6], [7] Trong phần hai báo, tác giả giới thiệu tốn bù cơng suất phản kháng đa mục tiêu, đề xuất phương pháp giải Sơ đồ phương pháp tính tích hợp cơng cụ tính tốn, trình bày cụ thể phần ba Kết tính tốn với lưới điện IEEE16 nút trình bày phần bốn minh chứng hiệu tính khả quan phương pháp đề xuất Các hàm mục tiêu cho toán bù cơng suất phản kháng Trong nội dung tốn bù công suất phản kháng, tác giả quan tâm đến hai hàm mục tiêu Z1 Z2 sau: Z1: chi phí đầu tư, vận hành lắp đặt tụ bù 𝑍1 = 𝑄𝑐 (𝐾𝑙𝑚 + 𝑁𝑒 𝐾𝑣ℎ ) Z2: số tiền lợi thu giảm tổn thất công suất lắp đặt tụ bù 𝑇 𝑍2 = 𝑁𝑒 ∫ (𝑐𝑃 𝛿𝑃 + 𝑐𝑄 𝛿𝑄 )𝑑𝑡 Trong đó: Klm: chi phí lắp đặt tụ (Klm = 211130 đ/kVar) Qc: dung lượng bù cần lắp (kVAr) Kvh: chi phí vận hành, bảo dưỡng tụ bù ( Kvh = 3% * Klm = 6334 đ/kVar/năm) Ne : đại lượng thời gian tương đương N  1+ i  Ne =    n =1  + r  n Với: N: thời gian hồn vốn (Thơng thường: N = năm) i: tỷ số lạm phát (Thông thường: i = 0,05) r: tỉ số trượt giá (Thông thường r = 0,12) 𝜹P: lượng tổn thất công suất tác dụng giảm bù (kW) 𝜹Q: lượng tổn thất công suất phản kháng giảm bù (kVAr) cP: giá tiền cho đơn vị tổn thất công suất tác dụng (Thông thường chọn cP = 1958 đ/kWh) c𝑄: giá tiền cho đơn vị tổn thất công suất phản kháng (hiện EVN khơng tính giá trị này, nên cQ = đ/kVArh) Như hàm mục tiêu Z2 viết dạng: 𝑇 𝑇 𝑍2 = 𝑁𝑒 ∫ 𝑐𝑃 𝛿𝑃𝑑𝑡 = 𝑁𝑒 𝑐𝑃 ∫ 𝛿𝑃𝑑𝑡 0 Đi kèm với hai hàm mục tiêu này, tác giả hướng đến việc tính tốn điều kiện ràng buộc khác nhằm mục đích đảm bảo cho hệ thống vận hành theo tiêu chuẩn kỹ thuật • Điện áp nút phải nằm giới hạn cho phép: Uimin ≤ Ui ≤ Uimax hay 0,9 ≤ Ui ≤1,1 • Dòng điện nhánh đường dây đảm bảo điều kiện phát nóng: I ≤ Icp Giải toán tối ưu đa mục tiêu giúp cho người thiết kế, vận hành lưới điện đạt mục tiêu định: - Đáp ứng yêu cầu, tiêu khác nhau, thuận lợi tính tốn thực tế với lưới điện - Tối ưu hóa đa mục tiêu giúp người thiết kế, vận hành, nhà đầu tư chọn điểm làm việc tối ưu phù hợp với mục tiêu khác phù hợp cho việc triển khai, lên kế hoạch cho phương án giảm tổn thất điện - Từ toán tối ưu đa mục tiêu, việc tìm mối quan hệ mục tiêu cực tiểu tổn thất điện năng, tối đa hóa lợi nhuận kinh tế, cực tiểu chi phí đầu tư giúp ích nhiều cho ngành điện tính tốn phương án giảm tổn thất điện công tác tái cấu trúc lưới điện phân phối Tạp chí Khoa học Cơng nghệ 125 (2018) 007-011 - Từ kết qủa toán tối ưu đa mục tiêu, người thiết kế vận hành có nhìn tổng quan phương án tối ưu với hàm mục tiêu quan tâm khác Giải pháp X điểm tối ưu Pareto khơng có giải pháp chiếm ưu giải pháp X Tập hợp giải pháp X gọi đường cong tối ưu Pareto (gọi tắt đường cong Pareto) Phương pháp đường cong Pareto giải thuật NSGA II Hình biểu diễn đường cong Pareto hai hàm mục tiêu cực tiểu f1 f2 Trong hình vẽ dấu ‘●’ biểu diễn điểm có giá trị khơng gian f1 f2 3.1 Đường cong Pareto cho toán tối ưu đa mục tiêu Một hệ thống điện thiết kế vận hành phải tối ưu (cực đại hay cực tiểu) nhiều mục tiêu khác thỏa mãn ràng buộc Hàm mục tiêu cực đại độ tin cậy, cực tiểu chi phí tính tốn hay cực tiểu tổn thất điện Thông thường, hàm mục tiêu đạt đến điểm tối ưu hàm mục tiêu khác khơng thể tốt Do đó, kết tối ưu đa mục tiêu không mà thường nhóm kết thể tương quan tốt hàm mục tiêu Đường cong Pareto phương thức để biểu diễn nhóm kết [5] 3.1.1 Hình Ví dụ đường cong Pareto Định nghĩa ưu giải pháp 3.2 Giải thuật NSGA II Giải pháp X coi chiếm ưu giải pháp Y hai điều kiện sau thỏa mãn: Thuật toán di truyền xếp không thống trị (NSGA II) phiên cải tiến thuật toán NSGA, thuật toán hạn chế nhược điểm thuật toán NSGA trước như: độ phức tạp cao tính tốn phân loại khơng thống trị, tính thiếu ưu tú cần xác định tham số chia sẻ Thuật toán (NSGA-II) biết kỹ thuật hiệu để tìm kiếm tập hợp tối ưu Pareto tốn tối ưu hóa đa mục tiêu chung NSGA-II thuật tốn hội tụ nhanh chóng mặt trước Pareto NSGA-II đề xuất Deb mô tả sau: - Giải pháp X tốt giải pháp Y cho tất hàm mục tiêu - Giải pháp X có hàm mục tiêu tốt giải pháp Y Về mặt toán học, toán tối ưu với tất hàm mục tiêu cực tiểu, kết X, Y thỏa mãn ràng buộc, X chiếm ưu so với Y khi:  i  [1, A]   j  [1, A] f i ( X )  f i (Y ) f j ( X )  f j (Y ) Ban đầu, số cha mẹ ngẫu nhiên Po tạo Dân số xếp dựa tính thống trị Mỗi giải pháp gán ưu tú (hoặc cấp bậc) với mức không thống trị (1 mức tốt nhất, mức tốt tiếp theo, vậy) Vì vậy, giảm thiểu ưu tú giả định Lúc đầu, việc lựa chọn giải nhị phân, tái tổ hợp, đột biến vận hành bình thường sử dụng để tạo quần thể Qo kích thước N.Trước nondominated tìm thấy, thủ tục đối tác khác sau hệ Trong phạm vi nội dung báo, tác giả ứng dụng hàm tối ưu đa mục tiêu dựa cở sở lý thuyết từ thuật tốn NSGA II tích hợp Global Optimization Toolbox phần mềm Matlab [6] Hình đưa ví dụ định nghĩa ưu với hai hàm mục tiêu cực tiểu f1 f2 Với điểm không gian f1 f2, ta nhận thấy giải pháp X1, X2 chiếm ưu so với giải pháp X3 3.3 Xây dựng cơng cụ tính tốn bù tối ưu cho lưới điện phân phối Hình Ví dụ định nghĩa ưu 3.1.2 Đường cong Pareto Đa mục tiêu phạm vi báo thực chất hai mục tiêu cụ thể: Journal of Science and Technology Mục tiêu thứ là: Z1 → Min Mục tiêu thứ hai là: Z2 → Max Mục tiêu thứ hai đưa dạng cực tiểu: Max(Z2)  Min(-Z2) Biến hai hàm vị trí dung lượng bù công suất phản kháng tương ứng Điều kiện ràng buộc toán tối ưu: - Điện áp nút phải nằm giới hạn cho phép: để từ có so sánh, đánh giá, minh chứng cho phương pháp Quan sát đồ thị ta thấy, cơng cụ tính tốn dựa phương pháp đề xuất cho ta tập hợp kết phương án bù kinh tế tối ưu cho lưới điện, công cụ CAPO PSS/ADEPT đưa phương án tối ưu (ô vuông đỏ phía trên) Thực so sánh phương án tối ưu cơng cụ nhóm tác giả xây dựng (ô vuông xanh) phương án tối ưu từ phần mềm PSS/ADEPT (ô vuông đỏ) cho ta kết cụ thể bảng Uimin ≤ Ui ≤ Uimax hay 0,9 ≤ Ui ≤1,1 - Dòng điện nhánh đường dây đảm bảo điều kiện phát nóng: I ≤ Icp Cơng cụ tính tốn xây dựng dựa phần mềm tính tốn thơng dụng Sơ đồ lưới điện phân phối xây dựng phần mềm PSS/ADEPT, kết phân bố công suất đưa file định dạng MS Excel Kết từ file Excel đầu vào cơng cụ tính tốn phần mềm Matlab, gồm hai phần chính: Phần tính tốn phân bố cơng suất Matpower phần tối ưu đa mục tiêu Tập hợp phương án biểu diễn đường cong Pareto Mỗi điểm đường cong (tương ứng phương án) đường cong Pareto ta biết giá trị hàm mục tiêu kinh tế Z1, Z2 giá trị tổn thất công suất, dung lượng công suất phản kháng cần bù nút phụ tải Áp dụng tính tốn cho lưới điện IEEE-16 nút Mạng điện nguồn tiêu chuẩn dùng để kiểm tra giải thuật, gồm có nút nguồn 13 nút phụ tải, điện áp 11kV, tổng công suất phụ tải 28,7 MW Để thực tính tối ưu hóa việc lắp tụ bù cho lưới điện mẫu IEEE 16 nút (hình 3) [7] Hình Đường cong Pareto biểu diễn kết tối ưu hai mục tiêu cực tiểu chi phí đầu tư Z1 cực đại lợi nhuận thu Z2 lắp đặt tụ bù Phương án tối ưu phần mềm tính tốn PSS/ADEPT phương án tối ưu chương trình đề xuất có sai lệch, không đáng kể (sai khác 0.21%) Nguyên nhân sai khác đến từ sai số tính tốn hai chương trình Bảng So sánh kết tính tốn công cụ xây dựng phần mềm PSS/ADEPT Phương án Lượng bù (MVAr) Tổn thất công suất trước bù (kW) Tổn thất công suất sau bù (kW) Số tiền lợi thu Z2 (tỷ đồng) Chi phí lắp đặt Z1 (tỷ đồng) Số tiền tiết kiệm (Z2 – Z1) (tỷ đồng) Hình Lưới điện IEEE mẫu 16 nút Với ví dụ chuẩn đề xuất, tác giả thực tính tốn bù tối ưu cho lưới điện mẫu IEEE 16 nút chương trình tốn CAPO phần mềm PSS/ADEPT cơng cụ tính tốn xây dựng, Phương án tối ưu PSS/ADEPT chương trình đề xuất (ơ vng đỏ) (ơ vng xanh) 13,4 13,5 541 541 412,3 412 13,335 13,353 3,327 3,367 10,008 9,986 Từ đồ thị thấy rằng, công cụ tính tốn tác giả đề xuất cho tập hợp kết biểu diễn đường cong Pareto Đường cong Pareto biểu diễn hình thể mối tương quan chặt chẽ chi phí đầu tư lắp đặt, vận hành thiết bị bù nhỏ (trục hồnh) tối đa hóa số tiền lợi thu từ việc Tạp chí Khoa học Công nghệ 125 (2018) 007-011 lắp đặt thiết bị bù lưới điện (trục tung) Chi phí đầu tư cho thiết bị bù tăng lợi nhuận thu từ việc giảm tổn thất công suất tăng Tại điểm đường cong Pareto, hai giá trị kinh tế Z1, Z2 chương trình cho biết giá trị công suất phản kháng cần bù nút giá trị tổn thất công suất ứng với phương án bù (mỗi điểm đường cong Pareto ứng với phương án bù) vùng không nên tiếp tục đầu tư Kết luận Bài báo giới thiệu phương pháp xây dựng đường cong tối ưu bù công suất phản kháng cho lưới điện phân phối đáp ứng mục tiêu cực tiểu chi phí đầu tư, vận hành cực đại lợi nhuận thu từ việc giảm tổn thất điện Công cụ tính tốn tích hợp phương pháp đề xuất, áp dụng tính tốn với lưới mẫu IEEE-16 nút minh chứng tính đắn Kết mơ phỏng, tính tốn giúp kỹ sư thiết kế, nhà đầu tư có nhìn tổng quan phương án tối ưu lên kế hoạch lựa chọn phương án phù hợp với đặc điểm, tình hình thực tế Ngồi ra, với chương trình mở, hàm mục tiêu khác nghiên cứu, tích hợp để phù hợp với đặc điểm thực tế lưới điện phân phối Bảng Ví dụ kết ba phương án bù 1, 2, đồ thị Kết Vị trí bù (MVAr) Phương án Phương án Phương án nút nút nút nút nút nút nút nút nút nút 10 nút 11 nút 12 nút 13 nút 14 nút 15 nút 16 0 0,8 0,5 0 0,2 1,6 1,2 0,2 2,7 0,3 0,7 0,3 ∑= 8,5 Tổn thất công suất sau bù (kW) Chi phí lắp đặt Z1 (tỷ đồng) nút nút nút nút nút nút nút nút nút nút 10 nút 11 nút 12 nút 13 nút 14 nút 15 nút 16 0 1,1 0,8 0,2 0,5 1,8 1,4 0,3 2,3 0,5 0,2 0,3 0,7 ∑ = 13,7 nút nút nút nút nút nút nút nút nút nút 10 nút 11 nút 12 nút 13 nút 14 nút 15 nút 16 0 1,7 1,1 0,7 0,6 2,2 3,2 1,5 0,5 2,2 0,6 0,5 0,8 Nghiên cứu tài trợ Trường Đại học Bách khoa Hà Nội đề tài mã số T2016-PC-089 Tài liệu tham khảo [1] Vũ Văn Thắng, Bạch Quốc Khánh, Vị trí cơng suất tối ưu tụ điện qui hoạch cải tạo hệ thống phân phối, Tạp chí KHCN ĐHĐN, Số 3(112).2017, Quyển ∑ = 16,6 435,9 411,7 408,1 2,135 3,438 4,154 Số tiền lợi thu Z2(tỷ đồng) 10,937 13,431 13,791 Số tiền tiết kiệm Z2 - Z1(tỷ đồng) 8,802 9,993 Lời cảm ơn [2] Nguyen Van Minh, Bach Quoc Khanh, Optimal Sizing and Placement of Capacitors in the 16 Buses Test System Using GA for Loss Reduction, Journal of Science and Technology - Hanoi University of Industry, No 42, Pp 20-24, 2017 [3] Nguyen Huu Hieu, Optimizing reactive power compensation in a distribution system in case taking into account actual capacitors, Journal of Science and Technology - The University of Danang, No 6(115).2017, pp.14-18 9,637 Mặt khác, thấy rằng, tăng chi phí đầu tư lắp đặt tụ bù số tiền lợi thu giảm tổn thất công suất tăng lên đến giới hạn (Z1 = 3.8 tỷ đồng) việc đầu tư khơng làm cho số tiền lợi từ giảm tổn thất công suất tăng lên đồng thời làm số tiền tiết kiệm (Z2-Z1) giảm tăng chi phí đầu tư [4] Nguyễn Hữu Phúc, Đặng Anh Tuấn (2007), Sử dụng phần mềm phân tích tính tốn lưới điện PSS/ADEPT [5] P Ngatchou, A Zarei, M A El-Sharkawi, "Pareto Multi Objective Optimization", 13th International Conference on Intelligent Systems Application to Power Systems, Arlington, VA, USA, November 2005 - Qua đồ thị hình 4, ta nhận thấy, vùng tương quan số (I) (II) vùng đầu tư lắp đặt, vận hành tụ bù số tiền lợi từ việc đầu tư tăng cao, đồng nghĩa với lượng tổn thất công suất lưới điện giảm đáng kể Đây vùng nên đầu tư lắp đặt thiết bị bù Ngoài ra, vùng tương quan số (II), ta tiếp tục chọn phương án đầu tư khác phương án PSS/ADEPT đề xuất [6] Nguyen Huu Hieu, Hoang Dung, Using algorithm NSGAII to solve the problem of mininizing power loss, Journal of Science and Technology -The University of Danang, Vol 11(96), Issue 2, 2015, pp 58-62 [7] Deepak Pandey, Jitendra Singh Bhadoriya, Optimal Placement & Sizing Of Distributed Generation (DG) To Minimize Active Power Loss Using Particle Swarm Optimization (PSO) INTERNATIONAL JOURNAL OF SCIENTIFIC &TECHNOLOGY RESEARCH VOLUME 3, ISSUE 7, JULY 2014 - Vùng tương quan số (III) (Z1 ≥ 3,8 tỷ đồng), chi phí đầu tư tăng lên khơng làm cho lợi nhuận từ việc thực lắp tụ bù tăng lên Đây 11