Tối ưu vị trí và công suất nguồn điện phân tán trên lưới điện phân phối hình tia không cân bằng sử dụng thuật toán whale optimization

TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ NĂNG LƯỢNG - TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC (ISSN: 1859 - 4557) TỐI ƯU VỊ TRÍ VÀ CƠNG SUẤT NGUỒN ĐIỆN PHÂN TÁN TRÊN LƯỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI HÌNH TIA KHƠNG CÂN BẰNG SỬ DỤNG THUẬT TOÁN WHALE OPTIMIZATION OPTIMIZE THE POSITION AND SIZE OF THE DISTRIBUTED POWER SOURCE ON THE NON-BALANCED DISTRIBUTION GRID USING THE WHALE OPTIMIZATION ALGORITHM Tôn Ngọc Triều1, Nguyễn Tùng Linh2, Trương Việt Anh1, Hoàng Ngọc Tuyến3 Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp HCM, 2Trường Đại học Điện lực, 3Cao đẳng Công nghệ Thủ Đức Ngày nhận bài: 02/11/2020, Ngày chấp nhận đăng: 28/06/2021, Phản biện: TS Nguyễn Bá Nghiễn Tóm tắt: Bài báo trình bày phương pháp tối ưu vị trí cơng suất nguồn điện phân tán (Distributed Generation - DG) hệ thống điện phân phối hình tia khơng cân (Unbalanced Radial Distribution System - URDS) Phương pháp đề xuất sử dụng thuật toán tối ưu Whale Optimization Algorithm (WOA) để tối ưu vị trí cơng suất DG nhằm giảm thiểu tổn thất công suất tác dụng URDS Ngồi việc giảm thiểu tổn thất cơng suất tác dụng, phương pháp đề xuất cải thiện điện áp nút có điện áp thấp hệ thống điện phân phối Thuật toán WOA bắt chước hành vi cá voi tìm kiếm thức ăn cá thể gắn lưới bong bóng Điểm đặc biệt tế bào não cá voi tương tự tế bào người gọi tế bào trục có số lượng nhiều người Với đặc điểm cá thể cá heo sử dụng để xác định vị trí cơng suất tối ưu DG vào URDS cho giải pháp tối ưu toàn cục Kết phương pháp đề xuất kiểm tra tốn tối ưu vị trí công suất DG URDS 25 nút URDS 37 nút cho thấy tính hiệu phương pháp đề xuất Từ khóa: Nguồn điện phân tán, hệ thống điện phân phối, không cân bằng, tổn thất công suất, WOA Abstract: This paper presents a method to optimize the position and size of distributed power sources (Distributed Generation - DG) on the Unbalanced Radial Distribution System (URDS) The proposed method uses the Whale Optimization Algorithm (WOA) optimization algorithm to optimize the position and size of DG to minimize the loss of active power on URDS In addition to minimizing active power loss, the proposed method also improves the voltage at low voltage nodes on the distribution power system The WOA algorithm mimics the behavior of whales foraging by attaching a bubble net The special feature is that the brain cells in whales are similar to human cells called spindle cells and have more numbers than humans With this feature and mechanism of the dolphin used to determine the optimal position and size of DG into URDS, it gives a global optimal solution The results of this proposed method were examined in the problem of optimizing the position and size of DG on 25-node URDS and 37-node URDS showed the effectiveness of the proposed method Số 27 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ NĂNG LƯỢNG - TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC (ISSN: 1859 - 4557) Keywords: Distributed generation, electric distribution system, unbalanced, power losses, WOA GIỚI THIỆU DG ngày phát triển EDS lợi ích kinh tế an ninh lượng lớn [1] Vì vậy, lắp đặt DG tùy theo mục tiêu để EDS hoạt động linh hoạt khai thác lợi ích tiềm tối đa DG tối thiểu chi phí [2] Khi tối ưu lắp đặt DG cần phải thỏa mãn hạn chế kỹ thuật tối ưu hóa mục tiêu kinh tế [3]-[5] Các toán tối ưu lắp đặt DG chủ yếu tối ưu vị trí công suất DG Các nghiên cứu vị trí cơng suất DG nhiều, chủ yếu với EDS cân [6] Trên thực tế EDS vận hành điều kiện không cân (KCB) với tổn thất công suất lớn Vì vậy, tốn tối ưu vị trí cơng suất DGs nhằm giảm thiểu tổn thất công suất tác dụng URDS quan trọng [7] Hiện nay, để tối ưu vị trí cơng suất DG URDS thường có hai phương pháp tiếp cận cổ điển kinh nghiệm (“heurictis”) Cách tiếp cận thứ phương pháp cổ điển sử dụng quy hoạch tuyến tính (Linear Programming - LP), quy hoạch phi tuyến tính (Non-Linear Programming - NLP) [8], quy hoạch số nguyên hỗn hợp (Mixed Integer NLP - MINLP) [9], tối ưu hóa thứ tự (Ordinal Optimization - OO) [10] Trong nghiên cứu [8] - [10] thường cho kết tối ưu có độ hội tụ chậm rơi vào cực trị địa phương Cách tiếp cận thứ hai số phương pháp tìm kiếm lai Một số thuật tốn điển thuật tốn di truyền (Gene Algorithm - GA) [11], thuật toán Monte Carlo (Monte Carlo Algorithm - MCA) [12], thuật toán bầy đàn (Particle Swarm Algorithm PSO) [13], thuật tốn chó sói (Coyote Algorithm (COA) [14], thuật tốn Salp Swarm (Salp Swarm Algorithm - SSA) [15] Trong [11]-[15] đề xuất kỹ thuật để tối ưu vị trí cơng suất DG EDS với mục tiêu giảm thiểu tổn thất công suất Các phương pháp cho thấy kết hội tụ nhanh tối ưu toàn cục Các phương pháp chủ yếu áp dụng tối ưu DG cho EDS cân Trong nghiên cứu [16]-[23], tác giả trình bày kỹ thuật khác để tối ưu vị trí cơng suất DG URDS nhằm giảm tổn thất công suất Trong [24], tác giả đề xuất mơ hình dựa vào thông số nút URDS để tối ưu DG thơng qua tính tốn dịng phân bố dịng cơng suất KCB Các yếu tố tham gia vô hướng phản ánh tham số URDS, phân bổ tải công suất DG áp dụng để giảm thiểu tổn thất công suất hệ thống Trong [25], tác giả đề xuất phương pháp dòng điện ba pha theo tọa độ cực để phân tích ổn định điện áp Phương trình dịng điện ba pha mơ hình hóa DG phát triển Trong [26], tác giả đề xuất phương pháp dịng cơng suất ba pha mơ hình thành phần Số 27 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ NĂNG LƯỢNG - TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC (ISSN: 1859 - 4557) thiết lập theo thứ tự thuận - nghịch zero Trong [27], tác giả đề xuất phương thức xác định nút sử dụng làm điểm chuẩn sau bù tách rời, phương pháp nhanh cho kết khơng xác Trong [28], tác giả đề xuất phương pháp để tối ưu hóa có tính đến cân pha, loại tải khác nhau, cáp trung tính đặc điểm khác URDS Các phương pháp tài liệu [24]-[28] tính toán dựa vào phương pháp khác với hàm mục tiêu tổn thất công suất cải thiện điện áp nút Các phương pháp thường cho kết tối ưu chưa tồn cục giải pháp đưa ứng với thông số thay đổi ngẫu nhiên để lựa chọn điểm khơng gian tìm kiếm Sau đó, thuật toán khởi động lại mà hàm mục tiêu cải thiện không đáng kể sau số hệ định cách bao quanh thông qua đường dẫn có hình xoắn ốc [31] hành vi tìm kiếm mơ hình hóa theo mơ hình toán học thành hai giai đoạn: Giai đoạn đầu tìm kiếm bao vây mồi; giai đoạn cập nhật vị trí cơng [32] Thuật toán WOA áp dụng cho toán tối ưu DG EDS cân cho kết tốt Tuy nhiên, việc áp dụng tối ưu lắp đặt DG cho URDS chưa thực Trong báo này, WOA sử dụng tối ưu vị trí cơng suất DG URDS nhằm giảm tổn thất công suất tác dụng Hiệu phương pháp đánh giá URDS 25 nút 37 nút Kết kiểm tra so sánh với phương pháp [23] cho thấy tính hiệu Thuật tốn WOA thuật tốn tối ưu hóa siêu heuristic Thuật tốn bắt chước hành vi cá voi tìm kiếm thức ăn (con mồi) cá thể gắn lưới bong bóng Cá thể sử dụng để tìm vị trí cơng suất tối ưu DG EDS Theo tài liệu tham khảo [29], tác giả cho thấy tế bào não cá voi tương tự tế bào người gọi tế bào trục chúng có số lượng nhiều người Hành vi cá voi có phần đặc biệt hành vi gọi phương pháp cho ăn bong bóng Hành vi quan sát thấy cá voi lưng gù [30] Phương pháp tìm kiếm dựa việc tạo bong bóng EDS cân KCB mơ hình hóa hình Các tuyến dây cáp ngầm EDS mơ hình hóa với ma trận trở kháng phương trình (1) Số 27 MƠ HÌNH TỐN HỌC 2.1 Mơ hình EDS  Z aa Z [Z abcn ]   ba  Z ca   Z na Z ab Z ac Z bb Z cb Z nb Z bc Z cc Z nc Z an  Z bn  Z cn   Z nn  (1) Trong cấu trúc EDS, giả sử đường dây trung tính tuyến dây nối đất hai phía Do đó, sử dụng phương pháp giản đơn Kron’s, ta có ma trận Zabc phương trình (2) [17], [33] TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ NĂNG LƯỢNG - TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC (ISSN: 1859 - 4557) quan hệ phương trình (3), (4) (5) [34] Hình Mơ hình EDS  Z aa [Z abc ]   Zba  Z ca Z ab Zbb Z cb Z ac  Zbc   Z nn Z cc   Z an  Z  Z  bn   na  Z cn  Hình Mơ hình đường dây Z nb Z nc  (2) Pa (3)  (4)  (5) a V ja )(Iija )* (V b i V jb )(Ibij )* (V c V jc )(Iijc )* Pb Loss ,br (ij)  Re Pc  (V Loss ,br (ij)  Re Loss ,br (ij)  Re i i a Với PLoss : Tổn thất cơng suất tác dụng ,br (ij) Hình Mơ hình tải mơ hình DG pha Do đó, EDS có bốn dây ba dây đường dây mơ hình hóa ma trận 33 phương trình (2) Hình 2, mơ hình hóa tải DG cho EDS cân KCB Tải coi có đặc tính cơng suất khơng đổi mơ hình hóa mơ hình PQ cân KCB, tùy thuộc vào điều kiện vận hành Trong mơ hình hóa DG, giả định nguồn vận hành chế độ PQ kiểm sốt độc lập 2.2 Hàm mục tiêu Giảm tổn thất công suất tác dụng thường coi mục tiêu quan trọng vấn đề vận hành EDS Ngoài ra, yếu tố cần xem xét cải thiện cấu hình điện áp giảm cơng suất truyền tải Mơ hình đường dây EDS đưa hình Do đó, tổn thất nhánh tính tốn thơng qua mối pha “a” Đối với URDS, tổng tổn thất đường dây tính tổng tổn thất pha phương trình (6): Total a b c PLoss  PLoss  PLoss  PLoss ,br (ij) ,br (ij) ,br (ij) ,br (ij) (6) Hàm mục tiêu toán tối ưu DG URDS thể phương trình (7): Total f  min( PLoss ) ,br (ij) (7) 2.3 Các ràng buộc URDS Khi lắp đặt DGs URDS phải đảm bảo công suất DG nằm giới hạn cho phép phương trình (8) (9) PDG,I,min ≤ PDG,i ≤ PDG,I,max ; i = 1, 2, ⋯ , NDG (8) QDG,i,min ≤ QDG,i ≤ QPDG,I,max ; i = 1, 2, ⋯ , NDG (9) Với PDG,i,min PDG,i,max giới hạn công suất tác dụng nhỏ lớn DG thứ i; QDG,i,min QDG,i,max công suất phản kháng nhỏ lớn DG thứ i; PDG,i công suất phát DG thứ i; QDG,i công suất phát DG thứ i; NDG số lượng DG Số 27 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ NĂNG LƯỢNG - TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC (ISSN: 1859 - 4557) kết nối EDS Giới hạn dòng điện nhánh điện áp nút: |Ii | ≤ Ii,max , với i = 1, 2, … , Nbus; (10) Vi,min ≤ |Vi | ≤ Vi,max , với i = 1, 2, … , Nbus (11) Điện áp nút hệ thống nằm phạm vi chấp nhận 0,95 pu 1,05 pu Trong đó: Nbus số nút lưới điện; Ii,max giới hạn dòng điện nhánh thứ i; Vi,min Vi,max giới hạn điện áp nút nhỏ lớn cho phép Ngoài ra, trình lắp đặt DGs LĐPP 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 mơ tả sau: động độc lập hành vi kiếm ăn này, chúng dường hợp sức lại để săn mồi hiệu Các cá voi quan sát thấy tạo xốy bong bóng lớn để dồn cá nhỏ động vật nhuyễn thể vào bên trong, cho phép chúng nuốt hàng nghìn mồi lúc Điều đặc biệt hành vi không quan sát thấy tất cá voi lưng gù Đó khơng phải cách săn mồi mà dường kỹ thuật sáng tạo số cá voi thông minh có nhiều kinh nghiệm săn mồi [32] Phương pháp tìm kiếm mơ hình hóa thành giai đoạn: 𝑙𝑖𝑚 𝑓𝑖𝑡 = 𝑓 + 𝐾 [𝑚𝑎𝑥(V𝑚𝑖𝑛 − 𝑉𝑚𝑖𝑛 , 0) + 𝑚𝑎𝑥(𝑉𝑚𝑎𝑥 − 𝑙𝑖𝑚 V𝑚𝑎𝑥 , 0) + 𝑚𝑎𝑥(𝐿𝐶𝐹𝑚𝑎𝑥 − LCF𝑙𝑖𝑚 𝑚𝑎𝑥 , 0)] (12) Trong đó: 𝑓𝑖𝑡 giá trị hàm thích nghi, K hệ số phạt vi phạm ràng buộc điện áp 𝑙𝑖𝑚 dòng điện V𝑚𝑖𝑛 𝑉𝑚𝑖𝑛 giới hạn điện áp thấp cho phép biên độ 𝑙𝑖𝑚 điện áp bé EDS V𝑚𝑎𝑥 𝑉𝑚𝑎𝑥 giới hạn điện áp lớn cho phép biên độ điện áp lớn 𝑙𝑖𝑚 EDS 𝐿𝐶𝐹𝑚𝑎𝑥 LCF𝑚𝑎𝑥 hệ số mang tải lớn hệ số mang tải cho phép EDS TỐI ƯU VỊ TRÍ VÀ CƠNG SUẤT CỦA DG TRONG UDRS SỬ DỤNG WOA Kỹ thuật săn mồi lưới bong bóng cá voi lưng gù xem hành vi kiếm ăn độc đáo phức tạp giới động vật Cá voi lưng gù vốn loài động vật thích hoạt Số 27 Hình Cá voi hoạt động tìm kiếm theo đường hình xoắn ốc  Giai đoạn 1: Tìm kiếm bao vây mồi: Tìm kiếm mồi trình bày phương trình (13) (14) D= C.Xrand -X (13) X(t+1)=Xrand -A.D (14) Trong biến A C vectơ hệ số biểu diễn dạng (15), (16) A=2.a.r-a (15) C=2.r (16) Trong đó, a giảm tuyến tính từ đến r số ngẫu nhiên [0, 1] TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ NĂNG LƯỢNG - TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC (ISSN: 1859 - 4557) D= C.X* (t)-X(t) (17) X(t  1)  X* (t)  A.D (18) Nếu A ≥1, phương trình (13) (14) sử dụng Có nghĩa cá voi tìm kiếm mồi, trình gọi cá thể tìm kiếm mồi Nếu A