Ứng dụng thuật toán tìm kiếm đồng dạng ngẫu nhiên để xác định vị trí tụ bù tối ưu trên lưới điện trung thế

LỜI CẢM ƠN Trong thực tế, khơng có thành công mà không gắn liền với hỗ trợ, giúp đỡ dù nhiều hay ít, dù trực tiếp hay gián tiếp người khác Trong suốt thời gian từ bắt đầu học tập trường đến nay, nhận nhiều quan tâm, giúp đỡ q Thầy Cơ, gia đình bạn bè Đầu tiên, em xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành sâu sắc đến thầy PGS TS Võ Ngọc Điều, người trực tiếp hướng dẫn, truyền đạt kinh nghiệm quý báu, tận tình giúp đỡ em suốt thời gian học tập, nghiên cứu hoàn thành luận văn Đồng thời, em xin chân thành cảm ơn Khoa Cơng nghệ Điện, Phịng Quản lý Sau đại học, trường Đại học Công nghiệp Thành Phố Hồ Chí Minh tạo điều kiện thuận lợi cho em trình học tập nghiên cứu Cuối cùng, xin gửi lời lòng biết ơn sâu sắc đến gia đình, người thân bạn bè, người dành cho quan tâm động viên, tình yêu thương tạo điều kiện tốt để tơi có động lực học tập, phấn đấu suốt thời gian qua Do thời gian trình độ nhiều hạn chế nên luận văn chắn khơng tránh khỏi thiếu sót, mong nhận đóng góp ý kiến q thầy bạn để luận văn hoàn thiện Xin chân thành cảm ơn! Tp HCM, ngày tháng năm 2020 Học viên Lê Minh Cẩm i TÓM TẮT LUẬN VĂN Các tụ bù sử dụng rộng rãi hệ thống lưới điện phân phối (LĐPP) để cắt giảm tổn thất công suất, cải thiện số điện áp nút, hiệu chỉnh hệ số công suất hệ thống, cải thiện khả tải đường dây, v.v Để đạt lợi ích vừa nêu, phân bổ tụ bù nên cân nhắc tính tốn hợp lý Ở trường hợp này, nút ứng viên cho vị trí kết nối tụ bù dung lượng tụ bù tương ứng phải tính tốn tối ưu để tổn thất cơng suất chi phí liên quan cực tiểu mà không vi phạm ràng buộc vận hành tụ bù hệ thống khảo sát Do đó, vấn đề đặt phải tính tốn tối ưu hóa dung lượng vị trí tụ bù trước tích hợp chúng vào LĐPP Trong luận văn đề xuất thuật tốn hồn tồn – thuật tốn tìm kiếm phân dạng ngẫu nhiên (SFSA) để giải tốn tối ưu hóa dung lượng vị trí tụ bù (OCP) với hàm mục tiêu tối thiểu tổng chi phí hàng năm gồm chi phí tổn thất lượng, chi phí cài đặt chi phí vận hành bảo trì tụ bù, đồng thời đáp ứng ràng buộc cân công suất nút, giới hạn điện áp nút, giới hạn dung lượng tụ bù, giới hạn biên độ dòng điện đường dây, giới hạn hệ số công suất hệ thống, giới hạn mức thâm nhập tụ bù Luận văn giới thiệu phương pháp luận để tìm đồng thời vị trí nút ứng viên dung lượng tụ bù dựa vào thuật toán SFSA Thuật toán đề xuất áp dụng hai hệ thống điện chuẩn IEEE – 15 nút IEEE – 69 nút ii ABSTRACT Shunt capacitors are widely used in radial electrical distribution systems for reducing power loss, enhancing bus voltage profile, correcting system overall power factor, releasing lines loading capacity, and so on In order to obtain the above-mentioned benefits, allocating capacitors into the systems must be carefully considered In this sense, the candidate nodes for capacitor placements and corresponding capacitor ratings are selected to minimize power losses and relevant costs while fulfilling all operational constraints of both capacitor and system Therefore, the problem is to optimize the sizes and sittings of capacitors before integrating them into distribution systems In this thesis, a novel meta-heuristic algorithm named stochastic fractal search algorithm (SFSA) has been proposed for the OCP problem solving The objective of the problem is to minimize a totalannual costs including energy loss cost, installation cost, operation and maintenance costs Meanwhile, all constraints related to active and reactive power balance, bus voltage limits, capacitor’s rating limits, branch current limits, system overall power factor limits, and maximum permissible capacitor penetration limit are satisfied In addition, the thesis has offered a newly effective methodology to simultaneously determine location and rating of capacitors using the SFSA algorithm The feasibility and effectiveness of the proposed algorithm was tested on two IEEE standard radial distribution systems, namely IEEE-15 bus and IEEE-69 bus systems iii LỜI CAM ĐOAN Tác giả xin cam đoan cơng trình nghiên cứu thân tác giả Các kết nghiên cứu kết luận nêu luận văn trung thực không chép từ nguồn hình thức Việc tham khảo tài liệu thực trích dẫn ghi nguồn tài liệu tham khảo theo yêu cầu TP HCM, ngày tháng năm 2020 Học viên Lê Minh Cẩm iv MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN I TÓM TẮT LUẬN VĂN II ABSTRACT III LỜI CAM ĐOAN iv DANH MỤC HÌNH ẢNH vii DANH MỤC BẢNG BIỂU viii DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT ix MỞ ĐẦU 1 Đặt vấn đề Hướng tiếp cận đề tài Mục tiêu nghiên cứu Phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu Điểm luận văn Bố cục luận văn CHƯƠNG TỔNG QUAN 1.1 Tổng quan toán đặt tụ bù tối ưu 1.2 Phân bố công suất lưới điện phân phối 1.2.1 Giới thiệu 1.2.2Giải phân bố công suất lưới điện phân phối phương pháp NewtonRaphson 1.2.3Các thuật toán sử dụng để giải toán đặt tụ bù tối ưu 11 1.2.3.1 Thuật toán GA 11 1.2.3.2 Thuật toán TS 15 1.2.3.3 Thuật toán PSO 18 1.3 Tóm lược báo có liên quan đến đề tài 21 v CHƯƠNG THÀNH LẬP BÀI TOÁN TỐI ƯU HĨA VỊ TRÍ CỦA TỤ BÙ CHO LƯỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI 25 2.1 Cơ sở phát triển toán 25 2.2 Thành lập toán OCP 26 2.2.1 Hàm mục tiêu 26 2.2.2 Các ràng buộc 27 CHƯƠNG PHƯƠNG PHÁP LUẬN GIẢI QUYẾT BÀI TOÁN 29 3.1 Tổng quan 29 3.2 Thuật toán SFSA (Stochastic Fractal Search Algorithm) 30 3.2.1 Giới thiệu thuật toán SFSA 34 3.2.2 Mơ tả code thuật tốn 38 3.3 Áp dụng thuật toán SFSA giải toán OCP lưới điện phân phối 39 3.3.1 Các thơng số thuật tốn SFSA 40 3.3.2 Trình tự bước thực thuật tốn SFSA giải toán OCP 40 CHƯƠNG KẾT QUẢ TÍNH TỐN 45 4.1 Kết phân tích hệ thống trước kết nối tụ bù 47 4.1.1 Hệ thống điện IEEE – 15 nút [48] 47 4.1.2 Hệ thống điện IEEE – 69 nút [49] 49 4.2 Kết thu sau kết nối tụ bù 51 4.2.1 Hệ thống điện IEEE – 15 nút 51 4.2.2 Hệ thống điện IEEE – 69 nút 56 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 63 Kết luận 63 Hướng phát triển đề tài 64 Lời kết 64 TÀI LIỆU THAM KHẢO 65 PHỤ LỤC 71 LÝ LỊCH TRÍCH NGANG 75 vi DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 3.1 Phân dạng tạo phương pháp DLA [31] 30 Hình 3.2 Q trình phóng điện nhánh hẹp [31] 31 Hình 3.3 Mơ hình phóng điện phân nhánh hẹp Niemeyer [31] 32 Hình 4.1 Chỉ số điện áp nút hệ thống 15 nút trước kết nối tụ bù 48 Hình 4.2 Chỉ số điện áp nút hệ thống 69 nút trước kết nối tụ bù 49 Hình 4.3 So sánh chi phí thấp phương pháp hệ thống 15 nút 54 Hình 4.4 Tác động số lượng tụ bù mục tiêu chi phí hệ thống 15 nút 54 Hình 4.5 Chỉ số điện áp hệ thống 15 nút sau bù 55 Hình 4.6 Đặc tuyến hội tụ thuật toán SFSA cho OPC hệ thống 15 nút 55 Hình 4.7 So sánh chi phí thấp phương pháp hệ thống 69 nút 59 Hình 4.8 Tác động số lượng tụ bù mục tiêu chi phí hệ thống 69 nút 60 Hình 4.9 Chỉ số điện áp hệ thống 15 nút sau bù 60 Hình 4.10 Đặc tuyến hội tụ thuật toán SFSA cho OPC hệ thống 69 nút 60 Hình 4.11 Lưu đồ thuật tốn SFSA cho tốn OCP……………………………60 Hình PL Sơ đồ đơn tuyến LĐPP hình tia 15 nút .71 Hình PL Sơ đồ đơn tuyến LĐPP hình tia 69 nút .71 vii DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 3.1 Tiến trình tổng quát thuật toán SFSA .38 Bảng 4.1 Lựa chọn thông số SFSA cho hệ thống 15 nút 46 Bảng 4.2 Lựa chọn thông số SFSA cho hệ thống 69 nút 47 Bảng 4.3 Kết chạy phân bố công suất cho hệ thống 15 nút .48 Bảng 4.4 Kết chạy phân bố công suất cho hệ thống 69 nút .50 Bảng 4.5 Kết so sánh hệ thống 15 nút sau kết nối tụ bù 53 Bảng 4.6 Tổn thất CSTD đường dây hệ thống 15-nút trước sau bù .56 Bảng 4.7 Kết so sánh hệ thống 69 nút sau kết nối tụ bù 58 Bảng 4.8 Kết thống kê cho hệ thống 15 nút 69 nút thuật toán SFSA sau 30 lần chạy thử nghiệm 58 Bảng 4.9 Lưu đồ thuật toán SFSA cho toán OCP… ……………………… 60 Bảng 4.9 Tổn thất CSTD đường dây lưới 69-nút trước sau bù 62 Bảng PL Sơ đồ đơn tuyến LĐPP hình tia 15 nút……………………………… 71 Bảng PL Sơ đồ đơn tuyến LĐPP hình tia 69 nút……………………………… 71 Bảng Dữ liệu đường dây hệ thống IEEE – 15 nút 72 Bảng Dữ liệu tải hệ thống IEEE – 15 nút .72 Bảng Dữ liệu hệ thống IEEE – 69 nút 73 Bảng Dữ liệu hệ thống IEEE – 69 nút (tiếp theo) .74 viii DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT ABC Artificial bee colony ANN Artificial neural networks BF Bacterial foraging CPU Central processing unit CSA Cuckoo search algorithm CSPK Công suất phản kháng CSTD Công suất tác dụng DE Differential evolution DLA Diffusion limited aggregation DSA Direct search algorithm EA Evolutionary algorithms FD Fast decouple FGA Fuzzy-GA FS Fractal search GA Genetic algorithm GS Gauss-seidel GSA Gravitational search algorithm HS Harmony search ix IEEE Institute of Electrical and Electronics Engineers IHA Improved harmony algorithm LĐPP Lưới điện phân phối LSF Loss sensitivity factor MATLAB Matrix Laboratory MDN Maximum diffusions number NP Number of points NR Newton-Raphson NST Nhiễm sắc thể OCP Optimal capacitor placement p.u per unit PSO Particle swarm optimization RAM Random access memory SA Simulated annealing SFSA Stochastic fractal search algorithm TLBO Teaching-learning based optimization TS Tabu search VSI Voltage stability index WCA Water cycle algorithm x