BỘ GIÁO DỤC VÀ ðÀO TẠO TRƯỜNG ðẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHỆ TP HCM TRẦN QUANG KHẢI SỬ DỤNG THUẬT TOÁN PGPSO GIẢI BÀI TOÁN ðIỀU ðỘ CÔNG SUẤT PHẢN KHÁNG LUẬN VĂN THẠC SĨ Chuyên ngành Kỹ thuật ñiện Mã số 60[.]
BỘ GIÁO DỤC VÀ ðÀO TẠO TRƯỜNG ðẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHỆ TP HCM - TRẦN QUANG KHẢI SỬ DỤNG THUẬT TOÁN PGPSO GIẢI BÀI TOÁN ðIỀU ðỘ CÔNG SUẤT PHẢN KHÁNG LUẬN VĂN THẠC SĨ Chun ngành : Kỹ thuật điện Mã số: 60520202 TĨM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH, tháng 12 năm 2012 BỘ GIÁO DỤC VÀ ðÀO TẠO TRƯỜNG ðẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHỆ TP HCM - TRẦN QUANG KHẢI SỬ DỤNG THUẬT TOÁN PGPSO GIẢI BÀI TỐN ðIỀU ðỘ CƠNG SUẤT PHẢN KHÁNG LUẬN VĂN THẠC SĨ Chuyên ngành : Kỹ thuật ñiện Mã số ngành: 60520202 TP HỒ CHÍ MINH, tháng 12 năm 2012 BỘ GIÁO DỤC VÀ ðÀO TẠO TRƯỜNG ðẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHỆ TP HCM - TRẦN QUANG KHẢI SỬ DỤNG THUẬT TOÁN PGPSO GIẢI BÀI TỐN ðIỀU ðỘ CƠNG SUẤT PHẢN KHÁNG LUẬN VĂN THẠC SĨ Chuyên ngành : Kỹ thuật ñiện Mã số ngành: 60520202 CÁN BỘ HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: Tiến sĩ Võ Ngọc ðiều TP HỒ CHÍ MINH, tháng 12 năm 2012 CƠNG TRÌNH ðƯỢC HỒN THÀNH TẠI TRƯỜNG ðẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHỆ TP HCM Cán hướng dẫn khoa học : Tiến sĩ Võ Ngọc ðiều (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Luận văn Thạc sĩ ñược bảo vệ Trường ðại học Kỹ thuật Công nghệ TP HCM ngày … tháng … năm … Thành phần Hội ñồng ñánh giá Luận văn Thạc sĩ gồm: (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị Hội ñồng chấm bảo vệ Luận văn Thạc sĩ) …………………………………………………………… …………………………………………………………… …………………………………………………………… …………………………………………………………… …………………………………………………………… Xác nhận Chủ tịch Hội ñồng ñánh giá Luận sau Luận văn sửa chữa (nếu có) Chủ tịch Hội ñồng ñánh giá LV TRƯỜNG ðH KỸ THUẬT CƠNG NGHỆ TP HCM PHỊNG QLKH - ðTSðH CỘNG HÒA Xà HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM ðộc lập - Tự - Hạnh phúc TP HCM, ngày 25 tháng 12 năm 2012 NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: Ngày, tháng, năm sinh: Chuyên ngành: TRẦN QUANG KHẢI Giới tính:Nam Nơi sinh:Quảng Ngãi 07/04/1976 Kỹ thuật ñiện MSHV: 1181031022 I- TÊN ðỀ TÀI: Sử dụng thuật tốn PGPSO để giải tốn điều độ cơng suất kháng II- NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: - Tìm hiểu tốn điều độ cơng suất kháng - Tìm hiểu thuật tốn PGPSO - Áp dụng phương pháp PGPSO để giải tốn điều độ cơng suất kháng III- NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 21/06/2012 IV- NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 29/12/2012 V- CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: Tiến Sĩ Võ Ngọc ðiều CÁN BỘ HƯỚNG DẪN (Họ tên chữ ký) VÕ NGỌC ðIỀU KHOA QUẢN LÝ CHUYÊN NGÀNH (Họ tên chữ ký) i LỜI CAM ðOAN Tôi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng tơi Các số liệu, kết nêu Luận văn trung thực chưa cơng bố cơng trình khác Tơi xin cam đoan giúp ñỡ cho việc thực Luận văn cảm ơn thơng tin trích dẫn Luận văn rõ nguồn gốc Học viên thực Luận văn (Ký ghi rõ họ tên) Trần Quang Khải ii LỜI CÁM ƠN Trước hết, xin gửi lời cảm ơn sâu sắc ñến TS Võ Ngọc ðiều - người thầy ñã hướng dẫn tơi tận tình, chu đáo động viên, khích lệ tơi q trình làm luận văn ðược làm việc với thầy vinh dự cho - Thầy truyền cho tơi kinh nghiệm làm việc quý báu Tôi xin gửi lời cảm ơn tới thầy cô giáo cán Khoa ðiện – ðiện tử Trường ðại học Kỹ thuật công nghệ Thành phố Hồ Chí Minh giúp đỡ tơi năm học tập vừa qua Chân thành cám ơn thầy Tiến sĩ Võ Ngọc ðiều ñồng nghiệp ñã hỗ trợ giúp đỡ cho tơi hồn thành kết luận văn tốt nghiệp chuyên ngành kỹ thuật ñiện Qua ñây kính chúc gia đình thầy dồi sức khỏe cơng tác đào tạo Xin chân thành cám ơn Học viên thực Luận văn (Ký ghi rõ họ tên) Trần Quang Khải iii TÓM TẮT ðề tài luận văn ñề xuất hướng giả (pseudo-gradient) dựa thuyết tiến hóa bầy hạt (PGPSO) để giải vấn đề tối ưu hóa cơng suất kháng ðề xuất PGPSO tối ưu hóa bầy hạt với hệ số co thắt hướng giả để có tìm kết tốt Thực hướng giả PSO xác ñịnh hướng phù hợp hạt đảm bảo dịch chuyển nhanh ñến giải pháp tối ưu tổng thể ðề xuất PGPSO ñã ñược thực giải vấn đề điều độ cơng suất kháng với mục tiêu khác tối thiểu hóa tổn thất cơng suất, cải thiện điện áp cục bộ, tăng khả ổn ñịnh ñiện áp ñáp ứng hạn chế giới hạn công suất kháng máy phát, ñiều khiển tụ giới hạn ñiện áp, thời gian chuyển biến áp giới hạn truyền tải Phương pháp ñề xuất ñã ñược thử nghiệm hệ thống IEEE 30 bus ñã nhận kết so với kết từ PSO biến thể phương pháp khác Các kết so sánh phương pháp đề xuất nhận tổng tổn thất cơng suất, độ lệch điện áp hay số ổn ñịnh ñiện áp thấp phương pháp khác thử nghiệm Do đó, phương pháp PGPSO phương pháp thuận lợi ñể giải vấn ñề ñiều ñộ công suất kháng ðiều ñộ công suất kháng (ORPD) xác ñịnh biến ñiều khiển ñộ lớn ñiện áp máy phát, ñiều khiển tụ bù cài ñặt thời gian chuyển ñổi biến áp mà hàm mục tiêu tối thiểu ñáp ứng ổn ñịnh máy phát hệ thống ñiện [1] Trong vấn ñề ORPD, mục tiêu tổng tổn thất cơng suất, ñộ lệch ñiện áp ñể cải thiện ñiện áp riêng lẻ [2] hay số ổn ñịnh ñiện nhằm tăng cường ổn ñịnh ñiện áp [3] Vấn ñề ñã ñược giải nhiều phương pháp thông thường dựa phương pháp trí tuệ nhân tạo Một số phương pháp thơng thường cung cấp để giải vấn đề lập trình tuyến tính (LP) [4], lập trình số nguyên hỗn hợp (MIP) [5], phương pháp điểm bên (IPM) [6], lập trình động (QP) [8] Những phương pháp dựa tuyến tính hóa sử dụng gradient cho nghiên cứu hướng Các phương pháp tối ưu hóa thơng thường gặp khó khăn xác định hàm mục tiêu bậc iv hai khó khăn khác Tuy nhiên, khó khăn cực tiểu cục vấn ñề ñộ cơng suất với nhiều cực tiểu [9] Gần đây, phương pháp nghiên cứu dựa kinh nghiệm trở nên thơng dụng để giải ORPD có thuận lợi thực đơn giản khả tìm giải pháp tối ưu gần cho vấn ñề tối ưu phức tạp Các phương pháp ñã ñược áp dụng để giải vấn đề lập trình tiến hóa (EP) [9], thuật tốn di truyền (GA) [3], thuật tốn tối ưu nội địa (ACOA) [10], khác biệt tiến hóa (DE) [11], nghiên cứu hài hịa (HS) [12]…Những phương pháp cải tiến giải pháp tối ưu cho vấn đề điều độ thơng dụng so sánh với phương pháp thông thường hiệu suất thấp Trong số phương pháp nghiên cứu, tối ưu hóa bầy hạt (PSO) thơng dụng để giải tốn điều độ cơng suất kháng gồm số thay ñổi PSO nhiều tác nhân [13], PSO tăng cường [2], PSO song song [14], PSO học hiểu [15] Phương pháp PSO thường thực ñơn giản nhất, khả nghiên cứu mạnh mẽ nhanh so với phương pháp nghiên cứu khác dẫn ñến chất lượng giải pháp tối ưu ñược cải thiện Thêm phương pháp ñơn giản, phương pháp lai ñược cải tiến rộng rãi ñể giải vấn ñề lai GA [16], lai Ep [17], lai PSO [18]…ñể sử dụng thuận lợi ñơn giản Phương pháp lai thường nhận chất lượng phương pháp ñơn thời gian thực CPU kéo dài v ABSTRACT This topic proposes a pseudo gradient based particle swarm optimization (PGPSO) method for solving optimal reactive power dispatch (ORPD) problem The proposes PGPSO is the particle swarm optimization with constriction factor guided by pseudo-gradient for better search ability The implementation of the pseudo-gradient in PSO is to detemine the suitable direction for particles to guarantee that they can quickly move to global optimal solution The proposed PGPSO has been implemented for the ORPD problem with different objectives such as minimizing the real power losses, improving the voltage profile, and enhancing the voltage stability satisfying various constrains of reactive power limits of generators, switchable capacitor banks, but voltage limits, transformer tap changer limits, and transmission line limits The proposed method has been tested to the IEEE 30-bus system and the obtained results are compared to those from other PSO variants and other methods in the literature The result comparison has indicated that the proposed method can obtain total power loss, voltage deviation or voltage stability index less than the others for the considered cases Therefore, the proposed PGPSO can be a favorable solution method for dealing the ORPD problem Optimal reactive power dispatch (ORPD) is to determine the control variables such as genarator voltage magnitudes, switchable VAR compensators and transformer tap settting so that the objective function of the problem is minimized while satisfying the unit and system constrains [1] In the ORPD problem, the objective can total power loss, voltage deviation at load buses for voltage profile improvement [2], or voltage stability index for voltage stability enhancement [3] The problem has been solved by various techniques ranging from conventional methods to artificial intelligence based methods Several conventional methods have been applied for solving the problem such as linear programming (LP) [4], mixed integer programming (MIP) [5], interior point method (IPM) [6], dynamic vi programming (QP) [8] These methods are based on successive linearization and use gradient as search directions The conventional optimization methods can properly deal with the optimization problems of deterministic quadratic objective function and differential constrains However, they can be trapped in local minima of the ORPD problem with multiple minima [9] Recently, meta – heuristic search methods have become popular for solving the ORPD problem due to their advantages of simple implementation and ability to find near optimum solution for complex optimization problems Various meta-heuristic methods have been applied for solving the problem such as evolutionary programming (EP) [9], genetic algorithm (GA) [3], ant colony optimization algorithm (ACOA) [10], differential evolution (DE) [11], harmony search (HS) [12] etc These methods can improve optimal solutions for the most popular one for the ORPD problem compared to the conventional methods but with relatively slow performance Among the meta-heuristic search methods, particle swarm optimization (PSO) is the most popular one for solving the ORPD problem including many variants such as multiagent-based PSO [13], enhanced PSO [2], parallel PSO [14], comprehensive learning PSO [15], etc The PSO methods are generally simpler implementation, more powerful search ability, and faster performance then other metaheuristic search methods, leading to solution quality for optimization problems considerably improved In addition the single methods, hybrid methods have been also widely implemented for solving the problem such as hybrid GA [16], hybrid Ep [17], hybrid PSO [18], etc to utilize the advantages of the single methods The hybrid methods usually obtain better solution quality than the single methods but they also suffer longer computational time vii MỤC LỤC Trang số TÓM TẮT iii ABSTRACT v DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT x DANH MỤC CÁC BẢNG .xi DANH MỤC CÁC HÌNH .xii Chương 1: MỞ ðẦU .1 1.1 GIỚI THIỆU .1 1.1.1 ðặt vấn ñề .1 1.1.2 Tính cấp thiết ñề tài 1.2 MỤC TIÊU, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU .3 1.2.1 Mục tiêu ñề tài nghiên cứu .3 1.2.2 Nội dung ñề tài nghiên cứu .4 1.2.3 Phương pháp nghiên cứu 1.3TỔNG QUAN VỀ TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU 1.4 CẤU TRÚC LUẬN VĂN Chương .7 TỔNG QUAN VỀ CÔNG SUẤT PHẢN KHÁNG VÀ ðIỀU ðỘ CÔNG SUẤT KHÁNG 2.1 Giới thiệu tổng quan công suất kháng 2.1.1 Lưới phân phối .7 2.1.1.1 Vai trò lưới phân phối 2.1.1.2 Phân phối theo cấp ñiện áp trung áp 2.1.1.3 Phân phối theo hai cấp ñiện áp trung áp .8 2.1.1.4 ðặc ñiểm chung lưới phân phối .9 2.1.1.5 ðặc ñiểm lưới phân phối Việt Nam .10 2.1.2 Công suất phản kháng 11 2.1.2.1 Công suất phản kháng ñiện cảm 11 viii 2.1.2.2 Cơng suất phản kháng điện dung 12 2.1.3 Các nguồn phát công suất phản kháng 14 2.1.3.1 Máy ñiện ñồng 14 2.1.3.2 ðường dây tải ñiện 15 2.1.3.3 Tụ ñiện tĩnh .15 2.1.4 Nhu cầu công suất phản kháng số phụ tải ñiện 17 2.1.4.1 ðộng khơng đồng 17 2.1.4.2 Máy biến áp .17 2.1.4.3 ðèn huỳnh quang .18 2.2 Bù công suất phản kháng cho phụ tải .18 2.3 Các lợi ích thực bù công suất phản kháng: 20 Chương .22 PHƯƠNG PHÁP TỐI ƯU HĨAVÀ SỬ DỤNG THUẬT TỐN 22 PGPSO ðỂ GIẢI BÀI TỐN ðIỀU ðỘ CƠNG SUẤT KHÁNG .22 3.1 Các phương pháp tối ưu hóa điều độ cơng suất phản kháng 22 3.2 Sử dụng thuật toán PGPSO giải tốn điều độ cơng suất kháng .23 3.3 Phương pháp tối ưu hóa thuật tốn tiến hóa bầy hạt 26 3.3.1.Thuật tốn tiến hóa bầy hạt 26 3.3.2 Khái niệm Pseudo -Gradient 29 3.3.3 Thuật toán bầy hạt hướng giả (PGPSO) .31 3.4 Các bước thực phương pháp PGPSO 33 Chương KẾT QUẢ TÍNH TỐN .37 4.1 Dữ liệu ban ñầu .37 4.2 Kết tính tốn .40 4.2.1 Kết với mục tiêu tổn thất công suất Ploss nhỏ .40 4.2.2 Kết với mục tiêu ñộ lệch ñiện áp nhỏ 43 4.2.3 Kết với mục tiêu số ổn ñịnh ñiện áp nhỏ 47 CHƯƠNG 52 KẾT LUẬN – THẢO LUẬN 52 ix THUẬT NGỮ VÀ ðỊNH NGHĨA: 53 TÀI LIỆU THAM KHẢO .53 PHỤ LỤC 56 Chương trình thực hệ thống tổn thất công suất PGPSO 56 x DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT HPSO-TVAC: Hierarchical Paricle Swarm Optimizer with Time–varying acceleration coefficients HTð: Hệ thống ñiện ORPD: Optimmal Reactive Power Dispatch PGPSO: Pseudo- gradient Guided by Paricle Swarm Optimization PSO-CF:Paricle Swarm Optimization with constriction factor TVAC: Time –varying acceleration coefficients TVIW: Time – varying inertia weight VSI: Voltage Stability Index xi DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng ðặc tính hệ thống 30 bus 38 Bảng Thông số hệ thống 30 bus 37 Bảng Thông số tải thống 30 bus 38 Bảng 4Thông số phương pháp PSO .39 Bảng Kết so sánh tổn thất công suất PSO hệ thống 30 bus 40 Bảng Giải pháp tốt tổn thất công suất PSO hệ thống 30 bus 41 Bảng 7.Kết ñộ lệch ñiện áp PSO với hệ thống 30 bus .43 Bảng Giải pháp tốt ñộ lệch ñiện áp PSO với hệ thống 30 bus 44 Bảng Kết số ổn ñịnh ñiện áp PSO 47 Bảng 10 Giải pháp tốt số ổn ñịnh ñiện áp PSO 47 Bảng 11 Kết tốt so sánh với PSO với hệ thống 30 bus 50 xii DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 1 Hệ thống ñiện 500kV Việt Nam .3 Hình Phân phối theo cấp ñiện áp trung áp Hình 2 Phân phối theo hai cấp ñiện áp trung áp Hình Mạch điện với tải có tính điện cảm 11 Hình Quan hệ P Q mạch tải có tính điện cảm 12 Hình Mạch điện với tải có tính điện dung 13 Hình Quan hệ P Q mạch tải có tính điện dung 13 Hình Sự giảm CSPK mạch điện nhờ có QC 14 Hình Lưới điện chưa đặt thiết bị bù 19 Hình Lưới điện đặt tụ bù 20 Hình Sơ ñồ hệ thống IEEE 30 bus 37 Hình ðặc tính hội tụ tổn thất điện hệ thống 30 bus 42 Hình 3Thực 50 bước PGPSO với tổn thất công suất hệ thống 30 bus 43 Hình 4.ðặc tính hội tụ ñộ lệch ñiện áp hệ thống 30 bus .46 Hình 5Thực 50 bước PGPSO với ñộ lệch ñiện áp hệ thống 30 bus .46 Hình ðặc tính hội tụ số ổn ñịnh ñiện áp hệ thống 30 bus 49 Hình Thực 50 bước PGPSO với số ổn ñịnh ñiện áp hệ thống 30 bus.50 Chương 1: MỞ ðẦU 1.1 GIỚI THIỆU 1.1.1 ðặt vấn ñề Hiện hệ thống ñiện (HTð) Việt Nam ñã phát triển tương ñối ñầy ñủ quy mơ ngày tăng ðể đảm bảo nhu cầu ñiện cho phát triển kinh tế – xã hội tất nguồn tài nguyên lượng ñất nước ñã ñược huy ñộng Ngoài ra, thời gian gần hệ thống điện Việt Nam có mối liên kết trao ñổi với nước khu vực Cùng với sư lớn lạnh HTð, nội dung nghiên cứu tối ưu phát triển HTð ñã ñược ngành ñiện nhà khoa học nước nghiên cứu hoàn thiện phương pháp luận thuật tốn mơ hình, phần mềm tính tốn Nhiều chương trình tính tốn tối ưu phát triển hệ thống lượng nói chung HTð nói riêng nhập như: Dự báo nhu cầu lượng: MAED (trong tổ hợp ENPEP); MEDEE-S; DDAS (trong tổ hợp ETB); Cân cung/cầu: BALANCE (trong tổ hợp ENPEP); EFOM-ENV; ESPS (trong tổ hợp ETB); Quy hoạch nguồn ñiện: WASP (trong tổ hợp ENPEP); ESP (trong tổ hợp ETB).v.v…ðiều ñáng lưu ý chương trình nhập khơng cho phép giải nội dung ñặc thù HTð Việt Nam tại, nên kết thu ñược chưa ñáp ứng ñược yêu cầu nên thường phải lấy ý kiến chuyên gia ñể xử lý phân tích lựa chọn kết Từ góc độ khai thác tối ưu, ngồi đặc điểm chung nước phát triển, HTð Việt Nam có đặc thù việc giải vấn ñề phương pháp luận tối ưu sau: HTð toàn quốc với trung tâm phụ tải lớn phía Bắc – Trung – Nam ñã ñược hợp ñường dây truyền tải 500kV- mạch, trọng tâm phụ tải (chiếm 80% phụ tải toàn quốc) lại tập trung nhiều miền Nam miền Bắc, cách xa khoảng 2000km Cho nên, nghiên cứu toán tối ưu phát triển tối ưu vận hành HTð mơ hình tối ưu bắt buộc phải ý ñến khả truyền tải miền với Do tăng lên quy mô phức tạp hệ thống ñiện Việt Nam với trao ñổi công suất lớn miền Bắc miền Nam thơng qua đường dây liên kết từ Bắc ñến Nam, vấn ñề tối ưu quy hoạch khai thác hệ thống ñiện trở nên thiết yếu ðể ñảm bảo chất lượng cung cấp điện, an tồn tính kinh tế ñiều kiện vận hành khác nhau, chiến lược ñiều khiển tối ưu cấn thiết Vì vậy, đề tài trình bày ứng dụng chương trình tối ưu điều ñộ công suất khángvới mục tiêu khác ñối với hệ thống ñiện (HTð) Việt Nam ñiều ñộ kinh tế, ñiều khiển ñiện áp/công suất phản kháng chiến lược ñiều khiển nhằm tránh nguy hiểm việc khơng ổn định điện áp 1.1.2 Tính cấp thiết ñề tài ðối với hệ thống ñiện Việt Nam cụ thể có đường dây truyền tải 500kV từ Hịa Bình đến Phú Lâm xây dựng (1.483 km hình 1) để tải cơng suất từ miền Bắc (với tổng công suất 1.920 MW nhà máy Thủy điện Hịa Bình) đến HTð miền Trung miền Nam suốt mùa mưa Vào mùa khơ, đường dây dùng để tải cơng suất từ miền Nam ñến miền Trung Miền Bắc ðường dây 500kV từ Hịa Bình đến Phú Lâm bù kháng bù ngang (70%) tụ bù dọc (60%) ðối với HTð Việt Nam, nhu cầu tải ñỉnh khoảng 9.000 MW Sắp ñến, hai trạm trung gian ñặt Di Linh Tân ðịnh ñược thêm vào dọc theo ñường dây truyền tải 500kV mạch từ Pleiku ñến Phú Lâm Phần từ Pleiku ñi Di Linh từ Di Linh ñến Tân ðịnh ñược bù kháng bù ngang (70%) tụ bù dọc (60%) Trạm Di Linh nhận khoảng 300MW từ Nhà máy thủy ñiện ðại Ninh Trong giai ñoạn này, ñường dây truyền tải 500kV thứ thứ từ Phú Lâm tới Phú Mỹ thông qua Nhà Bè từ Phú Lâm đến Ơmơn (600 MW) thơng qua Nhà Bè, xây dựng Trạm 500kV Phú Mỹ nhận khoảng 3.600 MW từ nhà máy ñiện Phú Mỹ Do ñó với ñề tài “Sử dụng thuật tốn PGPSO cho tốn điều độ cơng suất phản kháng” góp phần việc giải nhanh chóng vấn đề điều độ cơng suất kháng hệ thống ñiện Việt Nam hữu giảm tối thiểu tổn thất ñiện năng, cải tiến trạng thái ổn ñịnh ñiện áp, giới hạn công suất phản kháng máy phát có khả điều chỉnh cơng suất tụ bù, giới hạn ñiện áp, giới hạn thay ñổi máy biến áp giới hạn vấn ñề truyền tải… Hình 1 Hệ thống điện 500kV Việt Nam 1.2 MỤC TIÊU, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 1.2.1 Mục tiêu ñề tài nghiên cứu Xây dựng giải tốn điều độ cơng suất phản kháng lưới ñiện phân phối sở ứng dụng thuật tốn nhằm giải tốn điều độ công suất ... TRƯỜNG ðẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHỆ TP HCM - TRẦN QUANG KHẢI SỬ DỤNG THUẬT TOÁN PGPSO GIẢI BÀI TOÁN ðIỀU ðỘ CÔNG SUẤT PHẢN KHÁNG LUẬN VĂN THẠC SĨ Chuyên ngành : Kỹ thuật ñiện Mã số... TRƯỜNG ðẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHỆ TP HCM - TRẦN QUANG KHẢI SỬ DỤNG THUẬT TOÁN PGPSO GIẢI BÀI TOÁN ðIỀU ðỘ CÔNG SUẤT PHẢN KHÁNG LUẬN VĂN THẠC SĨ Chuyên ngành : Kỹ thuật ñiện Mã số... tốn PGPSO để giải tốn điều độ cơng suất kháng II- NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: - Tìm hiểu tốn điều độ cơng suất kháng - Tìm hiểu thuật tốn PGPSO - Áp dụng phương pháp PGPSO để giải tốn ñiều ñộ công suất