(Luận văn thạc sĩ hcmute) phân bố tối ưu công suất trong hệ thống điện bằng thuật toán aco

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ NGUYỄN TẤN DƯƠNG PHÂN BỐ TỐI ƯU CÔNG SUẤT TRONG HỆ THỐNG ĐIỆN BẰNG THUẬT TOÁN ACO S K C 0 9 NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN - 60520202 S KC 0 Tp Hồ Chí Minh, tháng năm 2014 Luan van BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT NGUYỄN TẤN DƯƠNG PHÂN BỐ TỐI ƯU CÔNG SUẤT TRONG HỆ THỐNG ĐIỆN BẰNG THUẬT TOÁN ACO NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN - 60520202 Hướng dẫn khoa học: PGS.TS PHAN THỊ THANH BÌNH TP HỒ CHÍ MINH, tháng 04 năm 2014 Luan van LÝ LỊCH KHOA HỌC I.LÝ LỊCH SƠ LƢỢC: Họ tên: NGUYỄN TẤN DƢƠNG Giới tính: Nam Ngày, tháng, năm sinh: 10 – 12- 1973 Nơi sinh: Quảng Ngãi Quê quán: Quảng Ngãi Dân tộc: kinh Địa liên lạc: Tổ 4, khu phố 4, phƣờng Trảng Dài, thành phố Biên Hòa Điện thoại: 0972191086 II.QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO Đại học: Hệ đào tạo: Chính quy Thời gian đào tạo: Từ năm 1995 đến năm 2001 Nơi học: Trƣờng Đại Học Kỹ Thuật Cơng Nghệ Tp Hồ Chí Minh Mơn thi tốt nghiệp: Môn sở, môn chuyên nghành Cao học: Hệ đào tạo: Chính quy Thời gian đào tạo: Từ 2012 đến 2014 Nơi học: Trƣờng Đại Học Sƣ Phạm Kỹ Thuật Tp Hồ Chí Minh Nghành học: Kỹ thuật điện Tên luận văn tốt nghiệp: Phân bố tối ƣu cơng suất hệ thống điện thuật tốn ACO GVHD: PGS.TS Phan Thị Thanh Bình i Luan van LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan công trình nghiên cứu tơi Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chƣa đƣợc cơng bố cơng trình khác Xin kính chúc sức khỏe chân thành cảm ơn Tp Hồ Chí Minh, tháng 04 năm 2014 Nguyễn Tấn Dƣơng ii Luan van LỜI CẢM ƠN Tôi xin chân thành cảm ơn PGS.TS Phan Thị Thanh Bình hƣớng dẫn, nhiệt tình giúp đỡ tơi suốt thời gian học tập thực luận văn Tôi xin chân thành cảm ơn quý Thầy Cô Ban Giám hiệu, Ban chủ nhiệm Khoa Điện – Điện tử, Phòng Quản lý khoa học – Quan hệ quốc tế - Sau đại học thƣ viện Trƣờng Đại Học Sƣ Phạm Kỷ Thuật TP Hồ Chí Minh nhiệt tình giúp đỡ tạo điều kiện thuận lợi cho tơi hồn thành luận văn Xin chân thành cảm ơn Anh, Chị em học viên cao học khóa 2012 – 2014, ngƣời bên cạnh động viên, khuyến khích giúp đỡ tơi vƣợt qua khó khăn suốt trình học tập thực đề tài Việc thực đề tài chắn nhiều thiếu sót kiến thức chun mơn cịn hạn chế, thời gian thực đề tài có hạn kính mong nhận đƣợc quan tâm, xem xét đóng góp quý Thầy, Cô bạn đồng nghiệp để đề tài ngày hồn thiện Xin kính chúc sức khỏe chân thành cảm ơn ! TP Hồ Chí Minh, tháng 04 năm 2014 Ngƣời thực Nguyễn Tấn Dƣơng iii Luan van TÓM TẮT LUẬN VĂN Luận văn giới thiệu thuật toán ACO ứng dụng thuật toán số nghành kỹ thuật, phƣơng pháp tối ƣu phân bố công suất hệ thống điện Luận văn trình bày thuật tốn ACO để giải quết tốn phân bố tối ƣu cơng suất hệ thống điện Thuật tốn thành cơng việc tìm điểm tối ƣu với tốc độ hội tụ nhanh chóng Luận văn áp dụng giải tốn cho mạng điện IEEE 30 nút Trong toán so sánh, nhận xét kết hội tụ hàm chi phí phân bố cơng suất tối ƣu nút tin cậy kết đạt đƣợc thuật toán cho thấy khả linh hoạt mạnh mẽ thuật toán ACO việc giải toán tối ƣu tồn cục mà phƣơng pháp tối ƣu khác khó đạt đƣợc Giải thuật tốn hồn tồn áp dụng mạng điện có số lƣợng nhà máy lớn Tuy nhiên, thuật tốn ACO có nhƣợt điểm kết tính tốn phụ thuộc nhiều vào thơng số cài đặt thuật tốn kinh nghiệm ngƣời lập trình, nhiều thời gian công sức để thử nghiệm kiểm tra iv Luan van ABSTRACT This thesis introduces the ACO algorithm, the application of the ACO algorithm in a number of engineering disciplines the optimal flow power method in the power system This thesis presents the ACO algorithm to solve the problem inclination optimal power flow in the power system Algorithm was successful in finding the optimum point with rapid convergence rate Thesis solve applied to IEEE 30 buses system.In comparison problems, comments convergence result of the cost function and optimal power distribution at the node is trusted Results of the algorithm shows robust flexibility of ACO algorithms in solving global optimization problems that other optimization methods difficult to achieve Algorithm problem can perfectly apply in electricity networks have a large number of plants However, the ACO algorithm also has the drawback is that the calculation results depends on the settings and algorithms depends experienced programmers because it takes a lot of time and effort to test and inspect v Luan van MỤC LỤC Lý lịch khoa học i Lời cam đoan ii Lời cảm ơn iii Tóm tắt luận văn iv Abstract .v Mục lục vi Danh sách hình viii Danh sách bảng ix Chữ viết tắt luận văn x CHUƠNG TỔNG QUAN 1.1 Đặt vấn đề 1.2.Tóm tắt sơ lƣợc báo khoa học có liên quan đến đề tài 1.3.Kết luận 1.4 Ý nghĩa khoa học điểm luận văn 1.5 Phạm vi nghiên cứu luận văn 1.6 Mục tiêu cần đạt đƣợc luận văn CHƢƠNG GIỚI THIỆU BÀI TOÁN OPF TRONG HỆ THỐNG ĐIỆN .8 2.1 Giới thiệu 2.2 Cơ sở toán học toán OPF .9 2.2.1.Bài toán OPF theo định nghĩa .9 2.2.2.Biễu diễn toán học toán OPF hệ thống điện 2.2.3 Tổng quan phƣơng pháp cổ điển đƣợc áp dụng để giải toán OPF .11 2.2.4.Phƣơng pháp dựa trí tuệ nhân tạo tiến hóa 23 CHƢƠNG GIỚI THIỆU THUẬT TOÁN ACO .28 3.1 Giới thiệu 28 vi Luan van 3.2 Thuật toán ACO .28 3.3 Ƣu điểm thuật toán .30 3.4 Ứng dụng thuật toán ACO 31 3.5 Mơ hình tốn OPF áp dụng thuật toán ACO 31 3.5.1 Hàm mục tiêu 32 3.5.2 Ràng buộc cân 33 3.5.3 Ràng buộc không cân 33 3.6 Mô tả phƣơng pháp tối ƣu đàn kiến 34 3.7 ACO áp dụng vào toán OPF .37 CHƢƠNG ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN ACO VÀO GIẢI BÀI TỐN PHÂN BỐ CƠNG SUẤT TỐI ƢU .42 4.1 Phân bố công suất tối ƣu mạng điện IEEE 30 nút[29] 42 4.2 Phân bố công suất tối ƣu mạng điện IEEE 26 nút [1] 52 4.3 Dữ Liệu Công Suất Phụ Tải Công Suất Máy Phát 55 4.4 Dữ Liệu Đƣờng Dây 56 4.5 Bảng so sánh ACO-OPF với GA-OPF [32] 60 CHƢƠNG KẾT LUẬN 61 5.1.Tổng kết 61 5.2 Hƣớng Phát Triển Đề Tài .61 5.3 Lời Kết .62 TÀI LIỆU THAM KHẢO 63 PHẦN PHỤ LỤC 67 vii Luan van DANH SÁCH CÁC HÌNH Hình 1.1: Biểu diễn mức điện áp nút mạng IEEE 30 nút Hình 1.2: Biểu diễn mức điện áp cho mạng điện IEE 57 nút .4 Hình 3.1: Cách kiến thực tìm đƣờng ngắn 29 Hình 3.2: Lƣu đồ giải thuật ACO áp dụng vào giải tốn OPF 41 Hình 4.1: One line diagram – IEEE – 30 bus system .49 Hình 4.2: Hình vẽ mạng điện IEEE 26 – bus 60 viii Luan van Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Phan Thị Thanh Bình [20] A Colorni, M Dorigo, V Maniezzo, M Trubian: Ant system for job-shop scheduling, Belgian J Oper Res., Statist Comp Sci (JORBEL), Vol 34, No 1, 1994, p 39-53 [21] M Den Besteb, T Stützle, M Dorigo: Ant colony optimization for the total weighted tardiness problem, Proc 6th Int Conf Parallel Problem Solving from Nature, Berlin, 2000, p 611-620 [22] D Merkle, M Middendorf: An ant algorithm with a new pheromone evaluation rule for total tardiness problems, Proceedings of the EvoWorkshops 2000, Berlin, Germany: Springer-Verlag, Vol 1803 then Lecture Notes in Computer Science, 2000, p 287-296 [23] A J Wood, B.F Wollenberg: Power Generation, Operation and Control, 2nd Edition, John Wiley, 1996 [24] Del Toro V., Electric Power Systems, Vol 2, Prentice Hall, Englewood Cliffs, New Jersey, USA, 1992 [25] G W Stagg, A H El Abiad: Computer methods in power systems analysis, McGraw Hill International Book Company, 1968 [26] S Kumar, R Billinton: Low bus voltage and ill-conditioned network situation in a composite system adequacy evaluation, IEEE Transactions on Power Systems, Vol PWRS-2, No 3, 1987 [27] D.S Johnson, L.A McGeoch: The traveling salesman problem: a case study in local optimization, in E H L Aarts, J K Lenstra: Local Search in Combinatorial Optimization, John Wiley and Sons, p 215-310, 1997 [28] D Gaertner: Natural Algorithms for Optimisation Problems,’ Final Year Project Report’ June 20, 2004, [29] Appendix – A, data for IEEE-30 Bus Test System [30] Collective Intelligence for Optimal Power Flow Solution Using Ant Colony Optimization, Boumediène ALLAOUA* and Abdellah LAOUFI Bechar University, Departement of Electrical Engineering, B.P 417 BECHAR (08000) Algeria 65 Luan van HVTH: Nguyễn Tấn Dƣơng Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Phan Thị Thanh Bình E-mail(s): elec_allaoua2bf@yahoo.fr, laoufi_ab@yahoo.fr (*elec_allaoua2bf@yahoo.fr) [31]Ant Colony System-Based Algorithm for ConstrainedLoad Flow Problem John G Vlachogiannis, Nikos D Hatziargyriou, Senior Member, IEEE, and Kwang Y Lee, Fellow, IEEE [32] Optimal Power Flow using Genetic AlgorithmandParticle Swarm Optimization, SatyendraSingha, K.S Vermaba Department of Electrical Engineering, Instituteof Engineering and Technology, Lucknow, 226021,India b Department of Electrical Engineering, Kamla Nehru Institute of Technology, Sultanpur 228118.India [33] Ant Colony Optimization for EconomicGenerator Scheduling and Load Dispatch 66 Luan van HVTH: Nguyễn Tấn Dƣơng Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Phan Thị Thanh Bình PHẦN PHỤ LỤC Chƣơng trình matlab thuật toán ACO: File Main clc clear all t1=tic; Pgg1=[]; [x,y,dd1,t,h,iter,alpha,beta,e,mants,n,el]=ants_information; for i=1:iter [app]=ants_primaryplacing(mants,n); [at]=ants_cycle(app,mants,n,h,t,alpha,beta); at=horzcat(at,at(:,1)); [cost,ff,P_gg,Pgg,Pdt,basemva,B1,B01,B001]=ants_cost(mants,n,dd1,at,el); [t]=ants_traceupdating(mants,n,t,at,ff,e); costoa(i)=mean(cost); [mincost(i),number]=min(cost); Pgg1{i}=P_gg{number}; % besttour(i,:)=at(number,:); %iteration(i)=i; end load luu load luu1 [mc,stt]=min(mincost); Pgg2=Pgg1{stt}; Pgt=sum(Pgg2); Pg(1)=Pgg2(1);Pg(2)=Pgg2(2);Pg(5)=Pgg2(3); Pg(8)=Pgg2(4);Pg(11)=Pgg2(5);Pg(13)=Pgg2(6); aco3 disp('Cong suat cac may phat: (MW)') disp(Pgg2') %for i=1:6 %fprintf('-May phat P%d la %f MW \n',i,Pgg2(i)); %end basemva=100; PL = Pgg2*(B1/basemva)*Pgg2'+B01*Pgg2'+B001*basemva; 67 Luan van HVTH: Nguyễn Tấn Dƣơng Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Phan Thị Thanh Bình fprintf('Cong suat ton hao = % 6.4f MW \n',PL) fprintf('Chi phi = % 6.4f $/h \n', mc) toc(t1) File ACO1.m clear pgg j=sqrt(-1); i = sqrt(-1); nl = linedata(:,1); nr = linedata(:,2); R = linedata(:,3); X = linedata(:,4); Bc = j*linedata(:,5); a = linedata(:, 6); nbr=length(linedata(:,1)); nbus = max(max(nl), max(nr)); Z = R + j*X; y= ones(nbr,1)./Z; for n = 1:nbr if a(n) Pmax(k) & abs(DelP)