Ĉһt vҩQÿӅ
ThӃ giӟi hiӋQQD\ÿDQJSKҧLÿӕi mһt vӟi nhiӅXNKyNKăQQjROjYҩQÿӅ thiӃu OѭѫQJWKӵc, y tӃ, khӫng hoҧQJQăQJOѭӧQJÿһc biӋWOjÿLӋn QăQJ) ôGRVӵ JLDWăQJ dân sӕ quá nhanh Ӣ Qѭӟc ta, thӫ\ÿLӋn gҫQ QKѭÿmKӃt tiӅPQăQJ NKDLWKiFQKLӋt ÿLӋn than khi vұn hành lҥi gây ô nhiӉPP{LWUѭӡng, các nguӗQQăQJQăQJOѭӧng tái tҥo thì không әQÿӏnh và tӕn kém trong viӋFOѭXWUӳ Vì thӃ, tӕLѭXF{QJVXҩWÿmYj ÿDQJOjYҩQÿӅ ÿѭӧc giӟi chuyên môn và các nhà nghiên cӭu quan tâm Tuy nhiên, trong bài tӕLѭXSKkQEӕ công suҩt truyӅn thӕng, sӵ ҧQKKѭӣng nhiӋWÿӝ ÿѭӧc bӓ qua ÿӇ ÿѫQJLҧn quá trình tính toán 'Rÿy các kӃt quҧ WKѭӡng có sai sӕ và không chính xác, và vì thӃ có thӇ ҧQKKѭӟQJÿӃn công tác vұn hành, quy hoҥch, dӵ báo trong hӋ thӕQJÿLӋn Cho nên viӋF[pWÿӃn ҧQKKѭӣng cӫa nhiӋWÿӝ trong bài toán tӕLѭXSKkQ bӕ công suҩt trong hӋ thӕQJÿLӋn là rҩt cҫn thiӃWÿӇ ÿҧm bҧo tính chính xác cӫa kӃt quҧ bài toán.
Mөc tiêu nghiên cӭu
Tӯ nhӳng thӵc trҥng trên, mөc tiêu cӫDÿӅ tài này là giҧi bài toán tӕLѭXF{QJ suҩWFy[pWÿӃn nhiӋWÿӝ vӟi hàm mөc tiêu là cӵc tiӇu chi phí nhiên liӋu Bӣi vì tính chҩt phӭc tҥp cӫa bài toán này, cҫn có mӝW SKѭѫQJSKiS WKұt sӵ hiӋu quҧ ÿӇ ÿҧm bҧo chҩWOѭӧng cӫa lӡi giҧi
Và luұQYăQÿӅ xuҩWSKѭѫQJSKiSODLJLӳa tiӃn hóa vi phân và tӕLѭXEҫ\ÿjQ ÿӇ giҧi bài toán tӕL ѭX F{QJ VXҩt có kӇ ÿӃn nhiӋW ÿӝ trong các mҥQJ ÿLӋn chuҭn IEEE 30 nút và 118 nút Các kӃt quҧ ÿҥWÿѭӧc sӁ ÿѭӧc so sánh vӟi kӃt quҧ tӯ các bài báo, nghiên cӭXÿmÿѭӧc công bӕ ÿӇ chӭng minh tính xác thӵc và hiӋu quҧ
Trong vài thұp kӍ qua, có nhiӅXSKѭѫQJSKiSJLҧLWtFKÿѭӧc phát triӇQÿӇ giҧi bài toán tӕL ѭX F{QJ VXҩW QKѭ QRQOLQHDU SURJUDPPLQJ 1/3 TXDGUDWLF programming (QP), linear programming (LP), interior point method (IPM) Bên cҥQKÿyFiFSKѭѫQJSKiSKHXULVWLFFNJQJOLrQWөFÿѭӧc phát triӇQYjÿӅ xuҩt, có thӇ kӇ ÿӃQ QKѭ SKѭѫQJ SKiS WLӃn hóa vi phân (DE), tӕL ѭX Eҫ\ ÿjQ 362 genetic algorithm (GA), PRWKဨIODPHRSWLPL]DWLRQDOJRULWKP (MFO)ôĈLӇm mҥnh cӫa cỏc SKѭѫQJSKiSJLҧi tích là có thӇ WuPÿѭӧc giá trӏ tӕLѭXWRjQFҫu Tuy nhiên hӋ thӕng ÿLӋn trong thӵc tӃ là mӝt hӋ thӕng rҩt phi tuyӃn và phӭc tҥSÿһc biӋt khi các hàm mөc tiêu không liên tөc hoһc không khҧ vi thì sӁ rҩW NKy NKăQ ÿӇ áp dөng các SKѭѫQJSKiSJLҧi tích Và trong nhӳQJWUѭӡng hӧSWUrQFiFSKѭѫQJSKiSKHXULVWLF sӁ FyѭXÿLӇPYѭӧt trӝLKѫQ FiFSKѭѫQJ pháp giҧi tích YuFiFSKѭѫQJSKiSKHXULVWLF có thӇ áp dөQJÿѭӧc ngay cҧ khi hàm mөc tiêu không khҧ vi và không liên tөc Tuy nhiên kӃt quҧ ÿҥWÿѭӧc tӯ SKѭѫQJSKiSKHXULVWLFVӁ NK{QJÿҧm bҧo là giá trӏ tӕLѭX toàn cҫu Vì thӃ G ÿm [Xҩt hiӋn rҩt nhiӅu giҧi thuұW KHXULVWLF QKѭQJ OƭQK Yӵc này vүQWKXK~Wÿѭӧc sӵ quan tâm cӫa các nhà nghiên cӭu nhҵm cái tiӃn hoһc tҥo ra các giҧi thuұt mӟLÿӇ WuPUDÿѭӧc các giá trӏ tӕL ѭXWӕWKѫQQӳa Và giҧi thuұt lai giӳa tiӃn hóa vi phân và tӕL ѭX Eҫ\ ÿjQ Oj Pӝt trong sӕ nhӳQJ SKѭѫQJ SKiS KHXULVWLF Vӟi viӋc kӃt hӧS FiF FѫFKӃ cӫa tiӃn hóa vi phân và tӕL ѭX Eҫ\ ÿjQ JLҧi thuұt lai này hӭa hҽn sӁ là mӝt giҧi thuұt mҥnh, có khҧ QăQJiSGөQJÿӇ giҧi các bài toán tӕi ѭXNK{QJQKӳng trong mҥQJÿLӋn nhӓ mà còn trong các mҥQJÿLӋn lӟn và phӭc tҥp.
Phҥm vi nghiên cӭu
Phҥm vi nghiên cӭu cӫa luұQYăQQj\OjiSGөQJSKѭѫQJSKiSODLÿӇ giҧi bài toán tӕLѭXF{QJVXҩt có kӇ ÿӃn nhiӋWÿӝ vӟi hàm mөc tiêu là cӵc tiӇu chi phí nhiên liӋu trong các mҥQJÿLӋn chuҭn IEEE 30 nút và 118 nút
- 3KѭѫQJ SKiS WLӃn hóa vi phân, tiӃn hóa bҫ\ ÿjQ Yj SKѭѫQJ SKiS ODL JLӳa tiӃn hóa vi phân và tӕLѭXEҫ\ÿjQ
- Phân bӕ công suҩt có kӇ ÿӃn nhiӋW ÿӝ sӱ dөQJ SKѭѫQJ SKiS 1HZWRQ- Raphson
Trong bái toán tӕLѭXF{QJ suҩt truyӅn thӕng, sӵ WiFÿӝng cӫa nhiӋWÿӝ ÿѭӧc bӓ TXDÿӇ ÿѫQJLҧn viӋFWtQKWRiQ1KѭQJYLӋc này làm cho chúng ta không có cái QKuQÿ~QJNKLWUrQWKӵc tӃ, nhiӋWÿӝ, tәn thҩWYjÿLrQWUӣ có mӕi quan hӋ chһt chӁ, phө thuӝc lүn nhau LuұQYăQQj\VӁ làm rõ sӵ WiFÿ{QJTXDOҥi cӫDFiFÿҥLOѭѫQJ ÿyFNJQJQKѭVӵ WiFÿӝng cӫa nhiӋWÿӝ lên kӃt quҧ ÿҫu ra cӫa bҧi toán tӕLѭXSKkQEӕ công suҩt
Vӟi viӋc xem xét thêm mӝt hiӋQWѭӧng vұt lý, ӣ ÿk\OjVӵ phát nhiӋt cӫa thiӃt bӏ ÿLӋn, vào quá trình tính toán sӁ giúp làm cho kӃt quҧ cӫa bài toán tӕLѭXF{QJVXҩt càng thêm chính xác và sát vӟi giá trӏ thӵc tӃ Tӯ ÿyJL~SFKRcác công tác vұn hành, dӵ báo, quy hoҥch trong hӋ thӕQJÿLӋn trӣ QrQFKtQK[iFKѫQ
2.1 Bài toán phân bӕ công suҩt có kӇ ÿӃn nhiӋWÿӝ (TDPF):
MһFGÿLӋn trӣ cӫa các thiӃt bӏ trong hӋ thӕQJÿLӋn phө thuӝc vào nhiӋWÿӝ cӫa chính thiӃt bӏ, tuy nhiên bài toán phân bӕ công suҩt truyӅn thӕng bӓ qua tác ÿӝng cӫa nhiӋWÿӝ7KD\YjRÿyÿLӋn trӣ cӫa máy biӃQiSÿѭӡng dây trên không hay cáp ngҫPÿѭӧc cho là hҵng sӕ Vì thӃ kӃt quҧ WtQKWRiQÿһc biӋt là tәn thҩt trên FiFÿѭӡQJGk\FNJQJQKѭWәng tәn thҩWÿӅu có sai sӕ
7URQJ F{QJ WiF ÿiQK JLi WUҥng thái hӋ thӕQJ ÿLӋQ ÿLӋn trӣ cӫD ÿѭӡng dây ÿѭӧc cho là hҵng sӕ bӣLYuWiFÿӝng cӫa nhiӋWÿӝ là không nhiӅu [2] Tuy nhiên khi ÿLӋn trӣ cӫDFiFQKiQKGk\NK{QJÿѭӧc cұp nhұt theo nhiӋWÿӝ thì khi hӋ thӕQJÿLӋn ÿҫy tҧi, sai sӕ tәn thҩt trên các nhánh dây có thӇ lên tӟi 30% và sai sӕ tәng tәn thҩt có thӇ lên tӟi 10% [2, 3] Và khi sai sӕ lӟQQKѭYұy có thӇ ҧQKKѭѫQJWӟi bài toán liên quan tӟi tәn thҩWQKѭ
- Giám sát giӟi hҥn nhiӋt cӫDÿѭӡng dây [4]
- ĈiQKJLiWәn thҩt và các bài toán liên quan trong thӏ WUѭӡQJÿLӋn cҥnh tranh [2]
- Tính toán hӋ sӕ phҥt trong bài toán ÿLӅXÿӝ tӕLѭX [5]
- Bài toán tӕLѭXÿһc biӋt là tӕLѭXWәng tәn thҩt cӫa hӋ thӕQJÿLӋn [6] Trong hӋ thӕQJÿLӋQFiFÿҥLOѭӧng nhiӋWÿӝ, tәn thҩWYjÿLӋn trӣ có mӕi quan hӋ chһt chӁ vӟi nhau NhiӋWÿӝ cӫDÿѭӡng dây là mӝt hàm phө thuӝc vào tәn thҩt WUrQÿѭӡQJGk\7ѭѫQJWӵ, tәn thҩWWUrQÿѭӡng dây là mӝt hàm phө thuӝFÿLӋn trӣ ÿѭӡQJGk\9jFKtQKÿLӋn trӣ cӫa dây dүn lҥi là mӝt hàm phө thuӝc vào nhiӋWÿӝ
&iFSKѭѫQJWUuQKOLrQKӋ giӳa nhiӋWÿӝ YjÿLӋn trӣ cӫa các phҫn tӱ trong hӋ thӕng ÿLӋn có thӇ ÿѭӧc tìm WURQJ>@7URQJFKѭѫQJVDXVӁ trình bày các mô hình này
7URQJ>@ÿmÿӅ xuҩt bài toán phân bӕ công suҩt có kӇ ÿӃn nhiӋWÿӝ (TDPF), WURQJÿó FyWKrPFiFSKѭѫQJWUuQKOLrQKӋ giӳDFiFÿҥLOѭӧng nhiӋWÿӝ, tәn thҩt và ÿLӋn trӣ7URQJFKѭѫQJVDXVӁ trình bày cө thӇ bài toán TDPF
2.2 Bài toán phân bӕ công suҩt tӕLѭXcó kӇ ÿӃn nhiӋWÿӝ (TDOPF):
Bài toán tӕLѭXF{QJVXҩt (OPF) là bài toán tìm kiӃPÿLӇm vұn hành mà ӣ ÿy thӓDPmQÿѭӧc mӝt mөFWLrX[iFÿӏnh, có thӇ kӇ ÿӃQQKѭFӵc tiӇu chi phí nhiên liӋu hay cӵc tiӇu tәng tәn thҩt, bҵQJFiFKÿLӅu chӍnh các thông sӕ ÿLӅu khiӇn trong khi các ràng buӝc vұt lý cӫa hӋ thӕQJÿLӋn không bӏ vi phҥm ĈӇ giҧi bài toán tӕLѭXF{QJVXҩt, rҩt nhiӅu giҧi thuұWÿmÿѭӧc phát triӇn và ÿҥWÿѭӧc nhӳng thành công có thӇ kӇ ÿӃn QKѭWӕLѭXEҫ\ÿjQ362>@WLӃn hóa vi phân (DE) [12, 13], modified DE (MDE) [14], moth swarm algorithm (MSA) [15], artificial bee colony algorithm (ABC) [16], g-best guided artificial bee colony algorithm (GABC) [17], evolutionary programming (EP) [18], Adaptive Real Coded Biogeography-Based Optimization (ARCBBO) [19], Grey Wolf Optimizer (GWO) [20], Krill Herd algorithm (KHA) và improved Krill Herd algorithm (IKHA) [21], tabu search algorithm (TS) [22], Gaussian bare-bones imperialist competitive algorithm (GBICA) và modified Gaussian bare-bones imperialist competitive algorithm (MGBICA) [23], moth‐flame optimization algorithm
(MFO) và improved moth‐flame optimization algorithm (IMFO) [24], harmony search algorithm (HSA) và fuzzy harmony search algorithm (FHSA) [25], backtracking search optimization algorithm (BSA) [26], improved colliding bodies optimization algorithm (ICBO) [27], Salp swarm optimizer (SSA) [28], fuzzy adaptive hybrid self-adaptive particle swarm optimization (FAHSPSO-DE) [29], stochastic fractal search algorithm (SFSA) và improved stochastic fractal search algorithm (ISFSA) [30]
Có thӇ QyLSKѭѫQJSKiS'(Yj362OjSKѭѫQJSKiSWӕLѭXÿѭӧc ӭng dөng rӝng rãi và phә biӃQ KѫQ Fҧ Ngoҧi ra các biӃn thӇ cӫD FK~QJ FNJQJ OLrQ WөF ÿѭӧc phát triӇn và công bӕ QKѭ 0'( >14] MDE sӱ dөng vector ܺ ௦௧ thay cho vector ngүu nhiên ܺ ଵ ӣ JLDLÿRҥn ÿӝt biӃQÿӇ WăQJNKҧ QăQJKӝi tөÿӗng thӡi trӑng sӕ vi phân ܨ FNJQJÿѭӧFWKD\ÿәi ӣ tӯng vòng lһSWKD\YuOjÿѭӧc chӑn là hҵng sӕ3KѭѫQJ pháp MSA [15] lҩy cҧm hӭng tӯ cách mà nhӳQJFRQEѭӟPÿrPEӏ thu hút bӣi ánh WUăQJYjÿѭӧc áp dөQJÿӇ tӕLѭXFiFORҥi chi phí nhiên liӋu trong mҥQJÿLӋn IEEE 30 nút Giҧi thuұt ABC lҩy cҧm hӭng tӯ cách thӭc tìm kiӃm thӭFăQFӫa bҫy ong, trong ÿyQJXӗn thӭFăQYjFiFFRQ ong thӧ là 2 thành phҫQFѫEҧn cӫa giҧi thuұt Giҧi thuұt ABC [16@ÿmÿѭӧc áp dөQJÿӇ tӕLѭXFKLSKtQKLrQOLӋu, giҧm tәn thҩt, nâng cao әQ ÿӏQK ÿLӋn áp ӣ mҥQJ ÿLӋn IEEE 9 nút và 30 nút Giҧi thuұt GABC [17] là mӝt phiên bҧn cҧi tiӃn cӫDSKѭѫQJSKiS$%&YjÿmWKjQKF{QJWURQJYLӋc giҧi bài toán tӕL ѭX SKkQ Eӕ công suҩt truyӅn thӕQJ Yj ÿһc biӋt là bài toán tӕL ѭX SKkQ Eӕ công suҩt có kӇ ÿӃn nhiӋW ÿӝ ӣ mҥng 30 nút, 57 nút, 2383 winter peak polish và
2736 summer peak polish3KѭѫQJSKiS(3>8] sӱ dөQJFѫFKӃ tiӃQKyDÿӇ giҧi bài WRiQ23)WK{QJTXD FiF EѭӟF ÿӝt biӃn và chӑn lӑc Giҧi thuұt ARCBBO [19] sӱ dөQJFѫFKӃ ÿӝt biӃQÿmÿѭӧc cҧi tiӃQJL~SQkQJFDRÿăFWtQKKӝi tө cӫa giҧi thuұt Giҧi thuұt GWO [20] mô phӓng cách mà bӕn loҥi chó sói trong mӝW ÿiQ VyL EDo gӗP Į ȕ į Ȧ Yj FiFK FK~QJ JLDR WLӃp, ra quyӃW ÿӏQK ÿӇ giҧi quyӃt bài toán OPF trong mҥng IEEE 30 nút 118 nút Giҧi thuұt KHA và phiên bҧn cҧi tiӃQ,.+$ÿѭӧc ÿӅ xuҩt trong [21@ÿӇ giҧi bài toán OPF vӟi các hàm mөc tiêu khác nhau trong các hӋ thӕQJ ÿLӋn ,((( Yj Q~W 3KѭѫQJ SKiS 6)6$ Yj SKLrQ Eҧn cái tiӃn ,6)6$ÿѭӧFÿӅ xuҩWWURQJ>@ÿӇ giҧi bài toán OPF vӟi nhiӅu hàm mөc tiêu khác nhau trong mҥng IEEE 30, 57 và 118 nút
&iFSKѭѫQJSKiSWUrQQKuQFKXQJÿmWKjQKF{QJWURQJYLӋc giҧi bài toán OPF truyӅn thӕng Tuy nhiên hҫu hӃt các giҧi thuұW WUrQ FKѭD ÿѭӧF ÿӇ giҧi bài toán TDOPF, ngoài trӯ SKѭѫQJSKiS*$%&WURQJ>@
Trong luұQYăQQj\VӁ ÿӅ xuҩWSKѭѫQJSKiSODLJLӳa tiӃn hóa vi phân và tӕi ѭXEҫ\ÿjQ+'(-362ÿӇ giҧi bài toán OPF truyӅn thӕng và bài toán TDOPF trong các mҥQJÿLӋn chuҭn IEEE 30 nút và 118 nút Các kӃt quҧ ÿҥWÿѭӧc tӯ SKѭѫQJSKiS lai sӁ ÿѭӧc so sánh vӟLFiFSKѭѫQJSKiSNKiFÿӇ chӭng minh tính xác thӵc và hiӋu quҧ
&+ѬѪ1*;ặ@7URQJFKѭѫQJVDXVӁ trình bày các mô hình này
7URQJ>@ÿmÿӅ xuҩt bài toán phân bӕ công suҩt có kӇ ÿӃn nhiӋWÿӝ (TDPF), WURQJÿó FyWKrPFiFSKѭѫQJWUuQKOLrQKӋ giӳDFiFÿҥLOѭӧng nhiӋWÿӝ, tәn thҩt và ÿLӋn trӣ7URQJFKѭѫQJVDXVӁ trình bày cө thӇ bài toán TDPF
2.2 Bài toán phân bӕ công suҩt tӕLѭXcó kӇ ÿӃn nhiӋWÿӝ (TDOPF):
Bài toán tӕLѭXF{QJVXҩt (OPF) là bài toán tìm kiӃPÿLӇm vұn hành mà ӣ ÿy thӓDPmQÿѭӧc mӝt mөFWLrX[iFÿӏnh, có thӇ kӇ ÿӃQQKѭFӵc tiӇu chi phí nhiên liӋu hay cӵc tiӇu tәng tәn thҩt, bҵQJFiFKÿLӅu chӍnh các thông sӕ ÿLӅu khiӇn trong khi các ràng buӝc vұt lý cӫa hӋ thӕQJÿLӋn không bӏ vi phҥm ĈӇ giҧi bài toán tӕLѭXF{QJVXҩt, rҩt nhiӅu giҧi thuұWÿmÿѭӧc phát triӇn và ÿҥWÿѭӧc nhӳng thành công có thӇ kӇ ÿӃn QKѭWӕLѭXEҫ\ÿjQ362>@WLӃn hóa vi phân (DE) [12, 13], modified DE (MDE) [14], moth swarm algorithm (MSA) [15], artificial bee colony algorithm (ABC) [16], g-best guided artificial bee colony algorithm (GABC) [17], evolutionary programming (EP) [18], Adaptive Real Coded Biogeography-Based Optimization (ARCBBO) [19], Grey Wolf Optimizer (GWO) [20], Krill Herd algorithm (KHA) và improved Krill Herd algorithm (IKHA) [21], tabu search algorithm (TS) [22], Gaussian bare-bones imperialist competitive algorithm (GBICA) và modified Gaussian bare-bones imperialist competitive algorithm (MGBICA) [23], moth‐flame optimization algorithm
(MFO) và improved moth‐flame optimization algorithm (IMFO) [24], harmony search algorithm (HSA) và fuzzy harmony search algorithm (FHSA) [25], backtracking search optimization algorithm (BSA) [26], improved colliding bodies optimization algorithm (ICBO) [27], Salp swarm optimizer (SSA) [28], fuzzy adaptive hybrid self-adaptive particle swarm optimization (FAHSPSO-DE) [29], stochastic fractal search algorithm (SFSA) và improved stochastic fractal search algorithm (ISFSA) [30]
Có thӇ QyLSKѭѫQJSKiS'(Yj362OjSKѭѫQJSKiSWӕLѭXÿѭӧc ӭng dөng rӝng rãi và phә biӃQ KѫQ Fҧ Ngoҧi ra các biӃn thӇ cӫD FK~QJ FNJQJ OLrQ WөF ÿѭӧc phát triӇn và công bӕ QKѭ 0'( >14] MDE sӱ dөng vector ܺ ௦௧ thay cho vector ngүu nhiên ܺ ଵ ӣ JLDLÿRҥn ÿӝt biӃQÿӇ WăQJNKҧ QăQJKӝi tөÿӗng thӡi trӑng sӕ vi phân ܨ FNJQJÿѭӧFWKD\ÿәi ӣ tӯng vòng lһSWKD\YuOjÿѭӧc chӑn là hҵng sӕ3KѭѫQJ pháp MSA [15] lҩy cҧm hӭng tӯ cách mà nhӳQJFRQEѭӟPÿrPEӏ thu hút bӣi ánh WUăQJYjÿѭӧc áp dөQJÿӇ tӕLѭXFiFORҥi chi phí nhiên liӋu trong mҥQJÿLӋn IEEE 30 nút Giҧi thuұt ABC lҩy cҧm hӭng tӯ cách thӭc tìm kiӃm thӭFăQFӫa bҫy ong, trong ÿyQJXӗn thӭFăQYjFiFFRQ ong thӧ là 2 thành phҫQFѫEҧn cӫa giҧi thuұt Giҧi thuұt ABC [16@ÿmÿѭӧc áp dөQJÿӇ tӕLѭXFKLSKtQKLrQOLӋu, giҧm tәn thҩt, nâng cao әQ ÿӏQK ÿLӋn áp ӣ mҥQJ ÿLӋn IEEE 9 nút và 30 nút Giҧi thuұt GABC [17] là mӝt phiên bҧn cҧi tiӃn cӫDSKѭѫQJSKiS$%&YjÿmWKjQKF{QJWURQJYLӋc giҧi bài toán tӕL ѭX SKkQ Eӕ công suҩt truyӅn thӕQJ Yj ÿһc biӋt là bài toán tӕL ѭX SKkQ Eӕ công suҩt có kӇ ÿӃn nhiӋW ÿӝ ӣ mҥng 30 nút, 57 nút, 2383 winter peak polish và
2736 summer peak polish3KѭѫQJSKiS(3>8] sӱ dөQJFѫFKӃ tiӃQKyDÿӇ giҧi bài WRiQ23)WK{QJTXD FiF EѭӟF ÿӝt biӃn và chӑn lӑc Giҧi thuұt ARCBBO [19] sӱ dөQJFѫFKӃ ÿӝt biӃQÿmÿѭӧc cҧi tiӃQJL~SQkQJFDRÿăFWtQKKӝi tө cӫa giҧi thuұt Giҧi thuұt GWO [20] mô phӓng cách mà bӕn loҥi chó sói trong mӝW ÿiQ VyL EDo gӗP Į ȕ į Ȧ Yj FiFK FK~QJ JLDR WLӃp, ra quyӃW ÿӏQK ÿӇ giҧi quyӃt bài toán OPF trong mҥng IEEE 30 nút 118 nút Giҧi thuұt KHA và phiên bҧn cҧi tiӃQ,.+$ÿѭӧc ÿӅ xuҩt trong [21@ÿӇ giҧi bài toán OPF vӟi các hàm mөc tiêu khác nhau trong các hӋ thӕQJ ÿLӋn ,((( Yj Q~W 3KѭѫQJ SKiS 6)6$ Yj SKLrQ Eҧn cái tiӃn ,6)6$ÿѭӧFÿӅ xuҩWWURQJ>@ÿӇ giҧi bài toán OPF vӟi nhiӅu hàm mөc tiêu khác nhau trong mҥng IEEE 30, 57 và 118 nút
&iFSKѭѫQJSKiSWUrQQKuQFKXQJÿmWKjQKF{QJWURQJYLӋc giҧi bài toán OPF truyӅn thӕng Tuy nhiên hҫu hӃt các giҧi thuұW WUrQ FKѭD ÿѭӧF ÿӇ giҧi bài toán TDOPF, ngoài trӯ SKѭѫQJSKiS*$%&WURQJ>@
Trong luұQYăQQj\VӁ ÿӅ xuҩWSKѭѫQJSKiSODLJLӳa tiӃn hóa vi phân và tӕi ѭXEҫ\ÿjQ+'(-362ÿӇ giҧi bài toán OPF truyӅn thӕng và bài toán TDOPF trong các mҥQJÿLӋn chuҭn IEEE 30 nút và 118 nút Các kӃt quҧ ÿҥWÿѭӧc tӯ SKѭѫQJSKiS lai sӁ ÿѭӧc so sánh vӟLFiFSKѭѫQJSKiSNKiFÿӇ chӭng minh tính xác thӵc và hiӋu quҧ
&+ѬѪ1*;ặ31] : ܳ ܳ ௦ ൌ ܳ ܳ (3.9)
ĈӏQKKѭӟng nghiên cӭu
Trong luұQYăQQj\VӁ ÿӅ xuҩWSKѭѫQJSKiSODLJLӳa tiӃn hóa vi phân và tӕi ѭXEҫ\ÿjQ+'(-362ÿӇ giҧi bài toán OPF truyӅn thӕng và bài toán TDOPF trong các mҥQJÿLӋn chuҭn IEEE 30 nút và 118 nút Các kӃt quҧ ÿҥWÿѭӧc tӯ SKѭѫQJSKiS lai sӁ ÿѭӧc so sánh vӟLFiFSKѭѫQJSKiSNKiFÿӇ chӭng minh tính xác thӵc và hiӋu quҧ
&+ѬѪ1*;ặ17@WѭѫQJӭng vӟi các giá trӏ ܶ ோ௧ௗோ௦ Hình 5.5 cho thҩ\ÿһc tính hӝi tө cӫDSKѭѫQJSKiSODL+'(-PSO, DE và PSO ӭng vӟi ܶ ோ௧ௗோ௦ = 25 0 C Hình 5.6 cho thҩy chi phí và tәn thҩt theo tӯng giá trӏ ܶ ோ௧ௗோ௦ sӱ dөQJSKѭѫQJSKiS+'(-PSO
Bҧng 5.4: Chi phí thҩp nhҩt, cao nhҩt, trung bình, ÿӝ lӋch chuҭn và tӍ lӋ thành công cӫDSKѭѫQJSKiS+'(-PSO trong mҥng IEEE 30 nút ܶ ோ௧ௗோ௦
Thҩp nhҩt Cao nhҩt Trung bình Ĉӝ lӋch chuҭn
Bҧng 5.5: Chi phí thҩp nhҩt, cao nhҩt, trung bình, ÿӝ lӋch chuҭn và tӍ lӋ thành công cӫDSKѭѫQJSKiS'(WURQJPҥng IEEE 30 nút ܶ ோ௧ௗோ௦
Thҩp nhҩt Cao nhҩt Trung bình Ĉӝ lӋch chuҭn
Bҧng 5.6: Chi phí thҩp nhҩt, cao nhҩt, trung bình, ÿӝ lӋch chuҭn và tӍ lӋ thành công cӫDSKѭѫQJSKiS362WURQJPҥng IEEE 30 nút ܶ ோ௧ௗோ௦
Thҩp nhҩt Cao nhҩt Trung bình Ĉӝ lӋch chuҭn
Bҧng 5.7: So sánh chi phí thҩp nhҩt và tәn thҩt cӫD SKѭѫQJ SKiS +'(-PSO vӟi
SKѭѫQJSKiS*$%& [17] trong mҥng IEEE 30 nút ܶ ோ௧ௗோ௦ HDE-PSO GABC [17]
Chi phí ($/h) Tәn thҩt (MW) Chi phí ($/h) Tәn thҩt (MW)
Hình 5.5: Ĉһc tính hӝi tө cӫDSKѭѫQJSKiSODL+'(-PSO, DE và PSO ӭng vӟi ܶ ோ௧ௗோ௦ = 25 0 C ӣ mҥng IEEE 30 nút
Hình 5.6: Chi phí và tәn thҩt theo tӯng giá trӏ ܶ ோ௧ௗோ௦ sӱ dөQJSKѭѫQJSKiS
HDE-PSO ӣ mҥng IEEE 30 nút
Ta thҩ\ ÿѭӧc kӃt quҧ cӫa HDE-PSO theo tӯng giá trӏ ܶ ோ௧ௗோ௦ hoàn toàn Yѭӧt trӝi so vӟi DE và PSO cҧ vӅ giá trӏ nhӓ nhҩt, lӟn nhҩW WUXQJ EuQK ÿӝ lӋch chuҭQFNJQJQKѭÿһc tính hӝi tө Các giá trӏ ÿҥWÿѭӧc HDE-362FNJQJÿѭӧc so sánh vӟi GABC trong [17] ӣ bҧng 5.7 KӃt quҧ cho thҩy chi phí và tәn thҩt cӫa HDE-
PSO ӣ tӯng giá trӏ ܶ ோ௧ௗோ௦ ÿӅu nhӓ KѫQVRYӟL*$%&GRÿyFyWKӇ nói HDE-PSO Yѭӧt trӝLKѫQVRYӟi GABC
Khi ܶ ோ௧ௗோ௦ WăQJthì chi phí và tәn thҩWFNJQJWăQJ WKHR QKѭKuQK Vӟi ܶ ோ௧ௗோ௦ ൌ ʹͷ ܥ, sai sӕ chi phí và tәn thҩt lҫQ Oѭӧt là 0.12% và 2.2% Vӟi mӛi ͳ ܥ ܶ ோ௧ௗோ௦ WăQJWKuchi SKtWăQJ[ҩp xӍ 0.0356 $/h và tәn thҩWWăQJ xҩp xӍ 0.0086
MW Ӣ mҥQJÿLӋn nhӓ thì các sai sӕ và sӵ JLDWăQJFKLSKtYjWәn thҩt là khá nhӓ tuy nhiên vӟi nhӳng mҥQJÿLӋn lӟn thì sai sӕ có thӇ rҩt lӟn
5.3 KӃt quҧ mô phӓng mҥng IEEE 118 nút:
5.3.1 KӃt quҧ mô phӓng bài toán OPF truyӅn thӕng:
Giӟi hҥQÿLӋn áp tҥi các nút máy phát là 1.1 và 0.9 pu Giӟi hҥQÿLӋn áp các nút tҧi là 1.06 và 0.94 pu Giӟi hҥn tӍ sӕ ÿҫXSKkQiSOjYjSX'XQJOѭӧng tө bù trong khoҧng [-40,40] MVAr
20 lҫn chҥ\WKjQKF{QJÿѭӧc thӵc hiӋn sӱ dөQJFiFSKѭѫQJSKiS+'(-PSO,
DE và PSO Thông sӕ cӫa tӯQJSKѭѫQJSKiSÿѭӧc cho trong bҧng 5.8 Giá trӏ thҩp nhҩt, giá trӏ cao nhҩt, giá trӏ trung bình, ÿӝ lӋch chuҭn và tӍ lӋ thành công cӫa tӯng SKѭѫQJSKiSÿѭӧc liӋt kê trong bҧng 5.9 Bҧng 5.10 so sánh kӃt quҧ tӕt nhҩt cӫa SKѭѫQJSKiSODL+'(-PSO so vӟLFiFSKѭѫQJSKiSNKiF Hình 5.7 thӇ hiӋn các giá trӏ chi phí trong 20 lҫn chҥy thành công cӫDSKѭѫQJSKiS+'(-PSO Hình 5.8 cho thҩ\ÿһc tính hӝi tө cӫDSKѭѫQJSKiSODL+'(-PSO, DE và PSO trong lҫn chҥy tӕt nhҩt Thông sӕ các biӃQÿLӅu khiӇn cӫa lҫn chҥy tӕt nhҩWÿѭӧc cho trong bҧng A.6 ӣ phҫn phө lөc
Bҧng 5.8: Thông sӕ cӫDSKѭѫQJSKiS+'(-PSO, DE và PSO cho mҥng IEEE 30 nút
Bҧng 5.9: Chi phí thҩp nhҩt, cao nhҩt, trung bìnhÿӝ lӋch chuҭn và tӍ lӋ thành công cӫDSKѭѫQJSKiSODL+'(-PSO, DE và PSO trong mҥng IEEE 118 nút
*KӃt quҧ vi phҥm ràng buӝc
Giá trӏ trung bình Ĉӝ lӋch chuҭn
Bҧng 5.10: So sánh chi phí thҩp nhҩt cӫDSKѭѫQJSKiS+'(-PSO vӟLFiFSKѭѫQJ pháp khác
* KӃt quҧ vi phҥm ràng buӝc
3KѭѫQJSKiS Chí phí thҩp nhҩt 3KѭѫQJSKiS Chí phí thҩp nhҩt
Hình 5.7: Chí phí nhiên liӋu trong 20 lҫn chҥy thành công ӣ mҥng IEEE 118 nút
Hình 5.8: Ĉһc tính hӝi tө cӫDSKѭѫQJSKiS+'(-PSO, DE và PSO ӣ mҥng IEEE
Nhұn xét: Ĉӕi vӟi mҥQJÿLӋn 118 nút, ta có thӇ thҩy giҧi thuұt DE không thӇ WuPÿѭӧc lӡi giҧi tӕLѭX.Ӄt quҧ ÿҥWÿѭӧc tӯ SKѭѫQJSKiS+'(-PSO (129,796 $/h) là tӕWKѫQ so vӟi PSO (137,988 $/hĈӗng thӡi tӍ lӋ thành công cӫa HDE-PSO (95.23 %) so vӟi PSO (86.95 %) HDE-PSO hӝi tө ӣ vào khoҧng lҫn lһp 260, trong khi PSO vүn FKѭDWKӇ hӝi tө ÿӃn giá trӏ tӕLѭX.KLVRViQKYӟi các giҧi thuұt trong các công trình nghiên cӭu khác (bҧng 5.10), có thӇ thҩy chi phí tӕt nhҩt cӫa HDE-PSO WѭѫQJ ÿѭѫQJYӟi các giҧi thuұt khác
5.3.2 KӃt quҧ mô phӓng bài toán TDOPF:
7ѭѫQJWӵ, trong mөc này sӁ thӵc hiên giҧi bài toán TDOPF vӟi tӯng giá trӏ ܶ ோ௧ௗோ௦ Các thông sӕ khác cӫa mҥQJÿLӋQFNJQJQKѭWK{QJVӕ cӫa các giҧi thuұt ÿѭӧc lҩy giӕQJQKѭPөc trên
20 lҫn chҥy thành công ӣ tӯng giá trӏ ܶ ோ௧ௗோ௦ ÿѭӧc thӵc hiӋn sӱ dөng các SKѭѫQJSKiS+'(-PSO, DE và PSO Bҧng 5.11 liӋt kê chi phí thҩp nhҩt và tәn thҩt sӱ dөQJ SKѭѫQJ SKiS +'(-PSO WѭѫQJ ӭng vӟi mӛi giá trӏ ܶ ோ௧ௗோ௦ Bҧng 5.12 liӋt kê chi phí thҩp nhҩt, chi phí cao nhҩWFKLSKtWUXQJEuQKYjÿӝ lӋch chuҭn cӫa 20 lҫn chҥy thành công cӫDSKѭѫQJSKip HDE-362'(Yj362WѭѫQJӭng vӟi các giá trӏ ܶ ோ௧ௗோ௦ ൌ ʹͷ ܥ
Bҧng 5.11: Chi phí thҩp nhҩt và tәn thҩW WѭѫQJ ӭng ӣ mӛi giá trӏ ܶ ோ௧ௗோ௦ cӫa SKѭѫQJSKiS+'(-PSO trong mҥng IEEE 118 nút ܶ ோ௧ௗோ௦ Chi phí ($/h) Tәn thҩt (MW)
Bҧng 5.12: Chi phí thҩp nhҩt, cao nhҩt, trung bình, ÿӝ lӋch chuҭn và tӍ lӋ thành công cӫDSKѭѫQJSKiS+'(-PSO so vӟi DE, PSO ӭng vӟi giá trӏ ܶ ோ௧ௗோ௦ % 0 C
*KӃt quҧ vi phҥm ràng buӝc
Thҩp nhҩt Cao nhҩt Trung bình Ĉӝ lӋch chuҭn
Hình 5.9: Ĉһc tính hӝi tө cӫDSKѭѫQJSKiSODL+'(-PSO, DE và PSO ӭng vӟi ܶ ோ௧ௗோ௦ = 25 0 C ӣ mҥng IEEE 118 nút
Hình 5.10: Chi phí và tәn thҩt theo tӯng giá trӏ ܶ ோ௧ௗோ௦ sӱ dөQJSKѭѫQJSKiS
HDE-PSO ӣ mҥng IEEE 118 nút
Tӯ bҧng 5.12, ta thҩ\ÿѭӧc rҵng DE không thӇ WuPÿѭӧc giá trӏ tӕLѭX7URQJ NKLÿy362Kӝi tө ÿѭӧFQKѭQJJLiWUӏ FKLSKtFDRKѫQVRYӟi HDE-PSO (142215
$/h so vӟi 129960 $/hĈһc tính hӝi tө cӫDSKѭѫQJSKiSQj\FNJQJÿѭӧc biӇu diӉn
QKѭKuQK9 Ta thҩ\ÿѭӧc HDE-PSO KRjQWRjQYѭӧt trӝi so vӟL'(Yj362ÿһc biӋt là trong các bài toán phӭc tҥSQKѭ7'23)WURQJPҥQJÿLӋn lӟn 118 nút
Tӯ bҧng 5.11, vӟi mӛi 1 0 C ܶ ோ௧ௗோ௦ WăQJWKuFKLSKtWăQJ[ҩp sӍ 5.74 $/h và tәn thҩWWăQJ[ҩp xӍ 0.14 MW Ta có thӇ thҩy ÿѭӧc, Trong các mҥng lӟn thì chi phí FNJQJQKѭWәn thҩt có thӇ WăQJOrQUҩt nhiӅu khi giá trӏ ܶ ோ௧ௗோ௦ WăQJ
&+ѬѪ1*.ӂT LUҰ19ơ+ѬӞNG PHÁT
LuұQYăQÿmWUuQKEj\ YӅ bài toán phân bӕ công suҩt có kӇ ÿӃn nhiӋWÿӝ và SKѭѫQJSKiSODLJLӳa tiӃn hóa vi phân và tӕLѭXEҫ\ÿjQĈӗng thӡLÿmWKjQKF{QJ trong viӋc áp dөQJSKѭѫQJSKiSODLÿӇ giҧi bài toán tӕLѭXSKkQEӕ công suҩt truyӅn thӕng và tӕLѭXSKkQEӕ công suҩt có kӇ ÿӃn nhiӋWÿӝ
ViӋc mô phӓQJÿѭӧc thӵc hiӋn trên các mҥQJÿLӋn chuҭn IEEE 30 nút và 118 Q~Wÿѭӧc lҩy tӯ module MATPOWER [1] cӫa phҫn mӅm MATLAB KӃt quҧ mô phӓQJFNJQJÿѭӧc so sánh vӟi các bài báo, công trình nghiên cӭXNKiFÿӇ kiӇm tra tính xác thӵF4XDÿyFKRWKҩ\SKѭѫng pháp lai HDE-PSO có thӇ ÿҥWÿѭӧc nhӳng kӃt quҧ WѭѫQJÿѭѫQJKRһc tӕWKѫQFiFSKѭѫQJSKiSNKiF
Qua luұQYăQQj\FyWKӇ U~WUDÿѭӧc hai kӃt luұn chính Mӝt là, viӋF[pWÿӃn nhiӋWÿӝ vào bài toán tӕLѭXSKkQEӕ công suҩt là cҫn thiӃWÿӇ giҧm sai sӕ giӳa quá trình tính toán và thӵc tӃ+ѫQQӳa, khi kӇ ÿӃn nhiӋWÿӝ thì khҧ QăQJPDQJWҧi thӵc tӃ cӫa dây dүn có thӇ NK{QJÿѭӧFQKѭWUrQGDQKÿӏQKĈLӅu này có thӇ WiFÿӝng xҩu, ÿһc biӋt là khi hӋ thӕQJÿLӋQÿDQJӣ gҫn trҥng thái quá tҧL'RÿyYLӋF[pWÿӃn nhiӋt ÿӝ là vô cùng cҫn thiӃWÿӇ có thӇ giám sát và vұn hành hӋ thӕQJÿLӋn mӝt cách an toàn và chính xác
Hai là viӋF [pWÿӃn nhiӋWÿӝ làm cho cҩu trúc bài toán tӕLѭXSKkQEӕ công suҩt trӣ nên phӭc tҥSKѫQYjFNJQJOjPFKRYLӋc tìm kiӃm nhӳng lӡi giҧi tӕLѭXWUӣ QrQNKyNKăQKѫQ'Rÿyÿһt ra thách thӭc cho các giҧi thuұt tӕLѭXSKҧi liên tөc ÿѭӧc cҧi tiӃn nhҵm nâng cao tính hiӋu cӫa giҧi thuұt
6.2 +ѭӟng phát triӇQÿӅ tài:
Bài toán tӕLѭXSKkQEӕ công suҩt có kӇ ÿӃn nhiӋWÿӝ là mӝt bài toán khó và thách thӭc trong hӋ thӕQJÿLӋn Vì thӃ các giҧi thuұt FNJQJFҫQÿѭӧc cҧi tiӃQÿӇ tìm ra kӃt quҧ tӕt nhҩW'RÿyWURQJ FiFQJKLrQFӭXWURQJWѭѫQJODLVӁ ÿӅ xuҩt các cҧi tiӃQ ÿӇ nâng cao tính hiӋu quҧ cӫa giҧi thuұt lai HDE-362 ÿӗng thӡi áp dөng nó vào các bài toán khác trong hӋ thӕQJÿLӋn có thӇ kӇ ÿӃn nhѭ WӕLѭXSKkQEӕ công suҩt có ràng buӝFDQQLQKFy[pWÿӃn nhiӋWÿӝ
[1] MATPOWER Module MATPOWER Internet: https://matpower.org/, 2021 [2] M Bockarjova and G Andersson, ³7UDQVPLVVLRQ OLQH FRQGXFWRU WHPSHUDWXUH impact on state estimation accuracy,´ in Proc Powertech 2007 IEEE Lausanne, Switzerland, 2007, pp 701-706
[3] J R Santos, A G Exposito, and F P Sanchez, ³$VVHVVPHQW RI FRQGXFWRU thermal models for grid stuGLHV´IET Generation Transmission & Distribution, vol 1, no 1, pp 155-161, Jan 2007
[4] H Banakar, N Alguacil and F D Galiana, ³(OHFWURWKHUPDOFRRUGLQDWLRQSDUW ,WKHRU\DQGLPSOHPHQWDWLRQVFKHPHV´IEEE Transactions on Power Systems, vol 20, no 2, pp 798-805, May 2005
[5] A J Wood and B F Wollenberg Power generation, operation and control New York: John Wiley & Sons, Inc., 1996
[6] $ - &RQHMR ( &DVWLOOR 5 0ÕQJXH] DQG ) 0LODQR ³/RFDWLRQDO PDUJLQDO SULFHVHQVLWLYLWLHV´IEEE Transactions on Power Systems, vol 20, no 4, pp
[7] ,((( ³IEEE Recommended Practice for Industrial and Commercial Power Systems Analysis, ´ IEEE Std 399, 1997
[8] ,((( ³IEEE Standard Test Code for Dry-Type Distribution and Power Transformers, ´IEEE Std C57.12.91, 2001
[9] ,((( ³IEEE Recommended Practice for Establishing Liquid-Filled and Dry- Type Power and Distribution Transformer Capability When Supplying Nonsinusoidal Load Currents, ´ IEEE Std C57.110, 2008
[10] S Mohagheghi and J Sexauer, ³Temperature Dependent Power Flow´IEEE Transactions on Power Systems, vol 28, no 4, pp 4007-4018, Jul 2013
[11] J Kennedy and R Eberhart, "Particle Swarm Optimization," Proceedings of IEEE International Conference on Neural Networks, vol 4, pp 1942-1948,
[12] A A El-Fergany and H M Hasanien, ³Single and multi-objective optimal power flow using grey wolf optimizer and differential evolution algorithms´
Electric Power Components and Systems, vol 43, no 13, pp 1548-1559, Aug
[13] A A Abou El Ela, M A Abido and S R Spea, ³Optimal power flow using differential evolution algorithm´Electric Power System Research, vol 80, no
[14] S Saya and K Zehar, ³Modified differential evolution algorithm for optimal power flow with non-smooth cost functions´ Energy conversion and Management, vol 49, no 11, pp 3036-3042, Nov 2008
[15] A A A Mohamed, Y S Mohamed, A A M El-Gaafary and A M Hemeida, ³Optimal power flow using moth swarm algorithm´Electric Power Systems Research, vol 142, pp 190-206, Jan 2017
[16] M R Adaryani and A Karami, ³Artificial bee colony algorithm for solving multi-objective optimal power flow problem´ International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol 53, pp 219-230, Dec 2013
[17] H T Jadhav and P D Bamane, ³Temperature dependent optimal power flow using g-best guided artificial bee colony algorithm´ International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol 77, pp 77-90, May 2016
[18] J Yuryevich and K P Wong, ³Evolutionary programming based optimal power flow algorithm´ IEEE transactions on Power Systems, vol 14, no 4, pp 1245-1250, Nov 1999
[19] A R Kumar and L Premalatha, ³Optimal power flow for a deregulated power system using adaptive real coded biogeography-based optimization´
International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol.73, pp 393±
[20] A A El-Fergany and H.M Hasanien, ³Single and multi-objective optimal power flow using grey wolf optimizer and differential evolution algorithms´
Electric Power Components and Systems, vol 43, no 13, pp 1548-1559, Aug
[21] G Chen, Z Lu and Z Zhang, ³Improved krill herd algorithm with novel constraint handling method for solving optimal power flow problems´
Energies, vol 11, no 1, pp 76, Jan 2018
[22] M A Abido ³Optimal power flow using tabu search algorithm´ Electric Power Components and Systems, vol 30, no 5, pp 469-483, Jan 2002
[23] M Ghasemi, S Ghavidel, M M Ghanbarian and M Gitizadeh, ³Multi- objective optimal electric power planning in the power system using Gaussian bare-bones imperialist competitive algorithm´ Information Sciences, vol 294, pp 286-304, Feb 2015
[24] M A Taher, S Kamel, F Jurado and M Ebeed, ³An improved moth‐flame optimization algorithm for solving optimal power flow problem´
International Transactions on Electrical Energy Systems, vol 29, no 3, e2743,
[25] K Pandiarajan and C Babulal, ³Fuzzy harmony search algorithm based optimal power flow for power system security enhancement´ International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol 78, pp 72-79, Jun 2016
[26] A E Chaib, H R E H Bouchekara, R Mehasni and M Abido, ³Optimal power flow with emission and non-smooth cost functions using backtracking search optimization algorithm´ International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol 81, pp 64-77, Oct 2016
[27] H R E H Bouchekara, A E Chaib, M Abido, R A El-Sehiemy, ³Optimal power flow using an improved colliding bodies optimization algorithm´
Applied Soft Computing, vol 42, pp 119-131, May 2016
[28] A El-Fergany and H M Hasanien, ³Salp swarm optimizer to solve optimal power flow comprising voltage stability analysis´ Neural Computing and Applications, vol 32, no 9, pp 5267-8283, May 2020
[29] E Naderi, M P Kasmaei, F V Cerna and M Lehtonen, ³A novel hybrid self- adaptive heuristic algorithm to handle single and multiobjective optimal power flow problems´International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol 125, pp 106492, Feb 2021
[30] T Trung Nguyen, T Thanh Nguyen, M Q Duong and A T Doan, ³Optimal operation of transmission power networks by using improved stochastic fractal search algorithm´ Neural Computing and Applications, vol 32, no.1, pp
[31] ,((( ³IEEE Standard for Calculating the Current-Temperature of Bare Overhead Conductors, ´ IEEE Std 738, 2006
[32] J D Glover, M S Sarma and T J Overbye, Power System Analysis and Design, 4th Edition Stamford, CT: Cengage Learning, 2008
[33] J H Neher and M H McGrat, ³The calculation of the temperature rise and load capability of cable systems´ Transactions of the American Institute of Electrical Engineering, vol 76, no 3, pp 752-772, 1957
[34] R Storn and K Price, ³Differential evolution - A simple and efficient heuristic for global optimization over continuous spaces´ Journal of global optimization, vol 11, pp 341-359, Jan 1997
[35] P M Le, T L Duong, D N Vo, T.T Le and S Q Nguyen, ³An Efficient Hybrid Method for Solving Security-Constrained Optimal Power Flow Problem´ International Journal on Electrical Engineering and Informatics, vol 12, No 4, Dec 2020
Bҧng A.1: Giӟi hҥn công suҩt tác dөng, công suҩt phҧn kháng và các hӋ sӕ chi phí nhiên liӋu cӫa các máy phát ӣ mҥng IEEE 30 nút
Bҧng A.2: Giӟi hҥQÿѭӡng dây ӣ mҥng 30 nút Ĉѭӡng dây 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ܵ ௫ (MVA) 130 130 65 130 130 65 90 70 130 32 Ĉѭӡng dây 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 ܵ ௫ (MVA) 65 32 65 65 65 65 32 32 32 16 Ĉѭӡng dây 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 ܵ ௫ (MVA) 16 16 16 32 32 32 32 32 32 16 Ĉѭӡng dây 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 ܵ ௫ (MVA) 16 16 16 16 16 65 16 16 16 32 Ĉѭӡng dây 41 ܵ ௫ (MVA) 32
Bҧng A.3: Giӟi hҥn công suҩt tác dөng, công suҩt phҧn kháng và các hӋ sӕ chi phí nhiên liӋu cӫa các máy phát ӣ mҥng 118 nút
Bҧng A.4: Giӟi hҥQÿѭӡng dây ӣ mҥng 118 nút Ĉѭӡng dây 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ܵ ௫ (MVA) 175 175 500 175 175 175 500 500 500 175 Ĉѭӡng dây 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 ܵ ௫ (MVA) 175 175 175 175 175 175 175 175 175 175 Ĉѭӡng dây 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 ܵ ௫ (MVA) 500 175 175 175 175 175 175 175 175 175 Ĉѭӡng dây 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 ܵ ௫ (MVA) 500 500 500 175 175 500 175 500 175 175 Ĉѭӡng dây 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 ܵ ௫ (MVA) 140 175 175 175 175 175 175 175 175 500 Ĉѭӡng dây 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 ܵ ௫ (MVA) 500 175 175 175 175 175 175 175 175 175 Ĉѭӡng dây 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 ܵ ௫ (MVA) 175 175 175 175 175 175 175 175 175 175 Ĉѭӡng dây 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 ܵ ௫ (MVA) 175 175 175 175 175 175 175 175 175 175 Ĉѭӡng dây 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 ܵ ௫ (MVA) 175 175 175 175 175 175 175 175 175 500 Ĉѭӡng dây 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 ܵ ௫ (MVA) 175 175 500 500 500 500 500 500 500 175 Ĉѭӡng dây 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 ܵ ௫ (MVA) 175 500 175 500 175 175 500 500 175 175 Ĉѭӡng dây 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 ܵ ௫ (MVA) 175 175 175 175 175 500 175 175 175 175 Ĉѭӡng dây 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 ܵ ௫ (MVA) 175 175 500 500 175 500 500 200 200 175 Ĉѭӡng dây 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 ܵ ௫ (MVA) 175 175 500 500 175 175 500 500 500 175 Ĉѭӡng dây 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 ܵ ௫ (MVA) 500 500 175 175 175 175 175 175 175 175 Ĉѭӡng dây 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 ܵ ௫ (MVA) 175 175 200 175 175 175 175 175 175 175 Ĉѭӡng dây 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 ܵ ௫ (MVA) 175 175 500 175 175 175 175 175 175 175 Ĉѭӡng dây 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 ܵ ௫ (MVA) 175 175 175 175 175 175 175 175 500 175 Ĉѭӡng dây 181 182 183 184 185 186 ܵ ௫ (MVA) 175 175 500 175 175 175
Bҧng A.5: Các biӃQ ÿLӅu khiӇn trong lҫn chҥy tӕt nhҩt cӫa bài toán OPF ӣ mҥng
BiӃQÿLӅu khiӇn Giá trӏ BiӃQÿLӅu khiӇn Giá trӏ ܲ ଶ (MW) 48.73314281 ܳ ଵ (MVAr) 4.85375734 ܲ ହ (MW) 21.35930373 ܳ ଶ (MVAr) 4.11343274 ܲ ଼ (MW) 21.20182901 ܳ ଶଵ (MVAr) 4.89443506 ܲ ଵଵ (MW) 11.92441013 ܳ ଶଷ (MVAr) 3.37161548 ܲ ଵଷ (MW) 12.01257730 ܳ ଶସ (MVAr) 4.86458281 ܸ ଵ (pu) 1.082036941 ܳ ଶଽ (MVAr) 2.21078133 ܸ ଶ (pu) 1.063484023 ܶ ଵଵ (pu) 1.01441682 ܸ ହ (pu) 1.032167830 ܶ ଵଶ (pu) 0.94975349 ܸ ଼ (pu) 1.036732029 ܶ ଵହ (pu) 0.97832438 ܸ ଵଵ (pu) 1.062570745 ܶ ଷ (pu) 0.97147248 ܸ ଵଷ (pu) 1.047330539 ܲ ௦ (MW) 177.182144 ܳ ଵ (MVAr) 4.910600075 Chi phí n.liӋu($/h) 800.435313 ܳ ଵଶ (MVAr) 4.86519437 Tәn thҩt (MW) 9.01340750 ܳ ଵହ (MVAr) 3.52141682
Bҧng A.6: Các biӃQ ÿLӅu khiӇn trong lҫn chҥy tӕt nhҩt cӫa bài toán OPF ӣ mҥng
So sánh chi phí thҩp nhҩt và tәn thҩt cӫDSKѭѫQJSKiS+'(-PSO vӟi SKѭѫQJSKiS*$%&>@WURQJPҥng IEEE 30 nút
SKѭѫQJSKiS*$%& [17] trong mҥng IEEE 30 nút ܶ ோ௧ௗோ௦ HDE-PSO GABC [17]
Chi phí ($/h) Tәn thҩt (MW) Chi phí ($/h) Tәn thҩt (MW)
Hình 5.5: Ĉһc tính hӝi tө cӫDSKѭѫQJSKiSODL+'(-PSO, DE và PSO ӭng vӟi ܶ ோ௧ௗோ௦ = 25 0 C ӣ mҥng IEEE 30 nút
Hình 5.6: Chi phí và tәn thҩt theo tӯng giá trӏ ܶ ோ௧ௗோ௦ sӱ dөQJSKѭѫQJSKiS
HDE-PSO ӣ mҥng IEEE 30 nút
Ta thҩ\ ÿѭӧc kӃt quҧ cӫa HDE-PSO theo tӯng giá trӏ ܶ ோ௧ௗோ௦ hoàn toàn Yѭӧt trӝi so vӟi DE và PSO cҧ vӅ giá trӏ nhӓ nhҩt, lӟn nhҩW WUXQJ EuQK ÿӝ lӋch chuҭQFNJQJQKѭÿһc tính hӝi tө Các giá trӏ ÿҥWÿѭӧc HDE-362FNJQJÿѭӧc so sánh vӟi GABC trong [17] ӣ bҧng 5.7 KӃt quҧ cho thҩy chi phí và tәn thҩt cӫa HDE-
PSO ӣ tӯng giá trӏ ܶ ோ௧ௗோ௦ ÿӅu nhӓ KѫQVRYӟL*$%&GRÿyFyWKӇ nói HDE-PSO Yѭӧt trӝLKѫQVRYӟi GABC
Khi ܶ ோ௧ௗோ௦ WăQJthì chi phí và tәn thҩWFNJQJWăQJ WKHR QKѭKuQK Vӟi ܶ ோ௧ௗோ௦ ൌ ʹͷ ܥ, sai sӕ chi phí và tәn thҩt lҫQ Oѭӧt là 0.12% và 2.2% Vӟi mӛi ͳ ܥ ܶ ோ௧ௗோ௦ WăQJWKuchi SKtWăQJ[ҩp xӍ 0.0356 $/h và tәn thҩWWăQJ xҩp xӍ 0.0086
MW Ӣ mҥQJÿLӋn nhӓ thì các sai sӕ và sӵ JLDWăQJFKLSKtYjWәn thҩt là khá nhӓ tuy nhiên vӟi nhӳng mҥQJÿLӋn lӟn thì sai sӕ có thӇ rҩt lӟn
5.3 KӃt quҧ mô phӓng mҥng IEEE 118 nút:
5.3.1 KӃt quҧ mô phӓng bài toán OPF truyӅn thӕng:
Giӟi hҥQÿLӋn áp tҥi các nút máy phát là 1.1 và 0.9 pu Giӟi hҥQÿLӋn áp các nút tҧi là 1.06 và 0.94 pu Giӟi hҥn tӍ sӕ ÿҫXSKkQiSOjYjSX'XQJOѭӧng tө bù trong khoҧng [-40,40] MVAr
20 lҫn chҥ\WKjQKF{QJÿѭӧc thӵc hiӋn sӱ dөQJFiFSKѭѫQJSKiS+'(-PSO,
DE và PSO Thông sӕ cӫa tӯQJSKѭѫQJSKiSÿѭӧc cho trong bҧng 5.8 Giá trӏ thҩp nhҩt, giá trӏ cao nhҩt, giá trӏ trung bình, ÿӝ lӋch chuҭn và tӍ lӋ thành công cӫa tӯng SKѭѫQJSKiSÿѭӧc liӋt kê trong bҧng 5.9 Bҧng 5.10 so sánh kӃt quҧ tӕt nhҩt cӫa SKѭѫQJSKiSODL+'(-PSO so vӟLFiFSKѭѫQJSKiSNKiF Hình 5.7 thӇ hiӋn các giá trӏ chi phí trong 20 lҫn chҥy thành công cӫDSKѭѫQJSKiS+'(-PSO Hình 5.8 cho thҩ\ÿһc tính hӝi tө cӫDSKѭѫQJSKiSODL+'(-PSO, DE và PSO trong lҫn chҥy tӕt nhҩt Thông sӕ các biӃQÿLӅu khiӇn cӫa lҫn chҥy tӕt nhҩWÿѭӧc cho trong bҧng A.6 ӣ phҫn phө lөc.
Thông sӕ cӫDSKѭѫQJSKiS+'(-PSO, DE và PSO cho mҥng IEEE 30 nút
Bҧng 5.9: Chi phí thҩp nhҩt, cao nhҩt, trung bìnhÿӝ lӋch chuҭn và tӍ lӋ thành công cӫDSKѭѫQJSKiSODL+'(-PSO, DE và PSO trong mҥng IEEE 118 nút
*KӃt quҧ vi phҥm ràng buӝc
Giá trӏ trung bình Ĉӝ lӋch chuҭn
Bҧng 5.10: So sánh chi phí thҩp nhҩt cӫDSKѭѫQJSKiS+'(-PSO vӟLFiFSKѭѫQJ pháp khác
* KӃt quҧ vi phҥm ràng buӝc
3KѭѫQJSKiS Chí phí thҩp nhҩt 3KѭѫQJSKiS Chí phí thҩp nhҩt
Hình 5.7: Chí phí nhiên liӋu trong 20 lҫn chҥy thành công ӣ mҥng IEEE 118 nút
Hình 5.8: Ĉһc tính hӝi tө cӫDSKѭѫQJSKiS+'(-PSO, DE và PSO ӣ mҥng IEEE
Nhұn xét: Ĉӕi vӟi mҥQJÿLӋn 118 nút, ta có thӇ thҩy giҧi thuұt DE không thӇ WuPÿѭӧc lӡi giҧi tӕLѭX.Ӄt quҧ ÿҥWÿѭӧc tӯ SKѭѫQJSKiS+'(-PSO (129,796 $/h) là tӕWKѫQ so vӟi PSO (137,988 $/hĈӗng thӡi tӍ lӋ thành công cӫa HDE-PSO (95.23 %) so vӟi PSO (86.95 %) HDE-PSO hӝi tө ӣ vào khoҧng lҫn lһp 260, trong khi PSO vүn FKѭDWKӇ hӝi tө ÿӃn giá trӏ tӕLѭX.KLVRViQKYӟi các giҧi thuұt trong các công trình nghiên cӭu khác (bҧng 5.10), có thӇ thҩy chi phí tӕt nhҩt cӫa HDE-PSO WѭѫQJ ÿѭѫQJYӟi các giҧi thuұt khác
5.3.2 KӃt quҧ mô phӓng bài toán TDOPF:
7ѭѫQJWӵ, trong mөc này sӁ thӵc hiên giҧi bài toán TDOPF vӟi tӯng giá trӏ ܶ ோ௧ௗோ௦ Các thông sӕ khác cӫa mҥQJÿLӋQFNJQJQKѭWK{QJVӕ cӫa các giҧi thuұt ÿѭӧc lҩy giӕQJQKѭPөc trên
20 lҫn chҥy thành công ӣ tӯng giá trӏ ܶ ோ௧ௗோ௦ ÿѭӧc thӵc hiӋn sӱ dөng các SKѭѫQJSKiS+'(-PSO, DE và PSO Bҧng 5.11 liӋt kê chi phí thҩp nhҩt và tәn thҩt sӱ dөQJ SKѭѫQJ SKiS +'(-PSO WѭѫQJ ӭng vӟi mӛi giá trӏ ܶ ோ௧ௗோ௦ Bҧng 5.12 liӋt kê chi phí thҩp nhҩt, chi phí cao nhҩWFKLSKtWUXQJEuQKYjÿӝ lӋch chuҭn cӫa 20 lҫn chҥy thành công cӫDSKѭѫQJSKip HDE-362'(Yj362WѭѫQJӭng vӟi các giá trӏ ܶ ோ௧ௗோ௦ ൌ ʹͷ ܥ
Bҧng 5.11: Chi phí thҩp nhҩt và tәn thҩW WѭѫQJ ӭng ӣ mӛi giá trӏ ܶ ோ௧ௗோ௦ cӫa SKѭѫQJSKiS+'(-PSO trong mҥng IEEE 118 nút ܶ ோ௧ௗோ௦ Chi phí ($/h) Tәn thҩt (MW)
Bҧng 5.12: Chi phí thҩp nhҩt, cao nhҩt, trung bình, ÿӝ lӋch chuҭn và tӍ lӋ thành công cӫDSKѭѫQJSKiS+'(-PSO so vӟi DE, PSO ӭng vӟi giá trӏ ܶ ோ௧ௗோ௦ % 0 C
*KӃt quҧ vi phҥm ràng buӝc
Thҩp nhҩt Cao nhҩt Trung bình Ĉӝ lӋch chuҭn
Hình 5.9: Ĉһc tính hӝi tө cӫDSKѭѫQJSKiSODL+'(-PSO, DE và PSO ӭng vӟi ܶ ோ௧ௗோ௦ = 25 0 C ӣ mҥng IEEE 118 nút
Hình 5.10: Chi phí và tәn thҩt theo tӯng giá trӏ ܶ ோ௧ௗோ௦ sӱ dөQJSKѭѫQJSKiS
HDE-PSO ӣ mҥng IEEE 118 nút
Tӯ bҧng 5.12, ta thҩ\ÿѭӧc rҵng DE không thӇ WuPÿѭӧc giá trӏ tӕLѭX7URQJ NKLÿy362Kӝi tө ÿѭӧFQKѭQJJLiWUӏ FKLSKtFDRKѫQVRYӟi HDE-PSO (142215
$/h so vӟi 129960 $/hĈһc tính hӝi tө cӫDSKѭѫQJSKiSQj\FNJQJÿѭӧc biӇu diӉn
QKѭKuQK9 Ta thҩ\ÿѭӧc HDE-PSO KRjQWRjQYѭӧt trӝi so vӟL'(Yj362ÿһc biӋt là trong các bài toán phӭc tҥSQKѭ7'23)WURQJPҥQJÿLӋn lӟn 118 nút
Tӯ bҧng 5.11, vӟi mӛi 1 0 C ܶ ோ௧ௗோ௦ WăQJWKuFKLSKtWăQJ[ҩp sӍ 5.74 $/h và tәn thҩWWăQJ[ҩp xӍ 0.14 MW Ta có thӇ thҩy ÿѭӧc, Trong các mҥng lӟn thì chi phí FNJQJQKѭWәn thҩt có thӇ WăQJOrQUҩt nhiӅu khi giá trӏ ܶ ோ௧ௗோ௦ WăQJ
&+ѬѪ1*.ӂT LUҰ19ơ+ѬӞNG PHÁT
LuұQYăQÿmWUuQKEj\ YӅ bài toán phân bӕ công suҩt có kӇ ÿӃn nhiӋWÿӝ và SKѭѫQJSKiSODLJLӳa tiӃn hóa vi phân và tӕLѭXEҫ\ÿjQĈӗng thӡLÿmWKjQKF{QJ trong viӋc áp dөQJSKѭѫQJSKiSODLÿӇ giҧi bài toán tӕLѭXSKkQEӕ công suҩt truyӅn thӕng và tӕLѭXSKkQEӕ công suҩt có kӇ ÿӃn nhiӋWÿӝ
ViӋc mô phӓQJÿѭӧc thӵc hiӋn trên các mҥQJÿLӋn chuҭn IEEE 30 nút và 118 Q~Wÿѭӧc lҩy tӯ module MATPOWER [1] cӫa phҫn mӅm MATLAB KӃt quҧ mô phӓQJFNJQJÿѭӧc so sánh vӟi các bài báo, công trình nghiên cӭXNKiFÿӇ kiӇm tra tính xác thӵF4XDÿyFKRWKҩ\SKѭѫng pháp lai HDE-PSO có thӇ ÿҥWÿѭӧc nhӳng kӃt quҧ WѭѫQJÿѭѫQJKRһc tӕWKѫQFiFSKѭѫQJSKiSNKiF
Qua luұQYăQQj\FyWKӇ U~WUDÿѭӧc hai kӃt luұn chính Mӝt là, viӋF[pWÿӃn nhiӋWÿӝ vào bài toán tӕLѭXSKkQEӕ công suҩt là cҫn thiӃWÿӇ giҧm sai sӕ giӳa quá trình tính toán và thӵc tӃ+ѫQQӳa, khi kӇ ÿӃn nhiӋWÿӝ thì khҧ QăQJPDQJWҧi thӵc tӃ cӫa dây dүn có thӇ NK{QJÿѭӧFQKѭWUrQGDQKÿӏQKĈLӅu này có thӇ WiFÿӝng xҩu, ÿһc biӋt là khi hӋ thӕQJÿLӋQÿDQJӣ gҫn trҥng thái quá tҧL'RÿyYLӋF[pWÿӃn nhiӋt ÿӝ là vô cùng cҫn thiӃWÿӇ có thӇ giám sát và vұn hành hӋ thӕQJÿLӋn mӝt cách an toàn và chính xác
Hai là viӋF [pWÿӃn nhiӋWÿӝ làm cho cҩu trúc bài toán tӕLѭXSKkQEӕ công suҩt trӣ nên phӭc tҥSKѫQYjFNJQJOjPFKRYLӋc tìm kiӃm nhӳng lӡi giҧi tӕLѭXWUӣ QrQNKyNKăQKѫQ'Rÿyÿһt ra thách thӭc cho các giҧi thuұt tӕLѭXSKҧi liên tөc ÿѭӧc cҧi tiӃn nhҵm nâng cao tính hiӋu cӫa giҧi thuұt
6.2 +ѭӟng phát triӇQÿӅ tài:
Bài toán tӕLѭXSKkQEӕ công suҩt có kӇ ÿӃn nhiӋWÿӝ là mӝt bài toán khó và thách thӭc trong hӋ thӕQJÿLӋn Vì thӃ các giҧi thuұt FNJQJFҫQÿѭӧc cҧi tiӃQÿӇ tìm ra kӃt quҧ tӕt nhҩW'RÿyWURQJ FiFQJKLrQFӭXWURQJWѭѫQJODLVӁ ÿӅ xuҩt các cҧi tiӃQ ÿӇ nâng cao tính hiӋu quҧ cӫa giҧi thuұt lai HDE-362 ÿӗng thӡi áp dөng nó vào các bài toán khác trong hӋ thӕQJÿLӋn có thӇ kӇ ÿӃn nhѭ WӕLѭXSKkQEӕ công suҩt có ràng buӝFDQQLQKFy[pWÿӃn nhiӋWÿӝ
[1] MATPOWER Module MATPOWER Internet: https://matpower.org/, 2021 [2] M Bockarjova and G Andersson, ³7UDQVPLVVLRQ OLQH FRQGXFWRU WHPSHUDWXUH impact on state estimation accuracy,´ in Proc Powertech 2007 IEEE Lausanne, Switzerland, 2007, pp 701-706
[3] J R Santos, A G Exposito, and F P Sanchez, ³$VVHVVPHQW RI FRQGXFWRU thermal models for grid stuGLHV´IET Generation Transmission & Distribution, vol 1, no 1, pp 155-161, Jan 2007
[4] H Banakar, N Alguacil and F D Galiana, ³(OHFWURWKHUPDOFRRUGLQDWLRQSDUW ,WKHRU\DQGLPSOHPHQWDWLRQVFKHPHV´IEEE Transactions on Power Systems, vol 20, no 2, pp 798-805, May 2005
[5] A J Wood and B F Wollenberg Power generation, operation and control New York: John Wiley & Sons, Inc., 1996
[6] $ - &RQHMR ( &DVWLOOR 5 0ÕQJXH] DQG ) 0LODQR ³/RFDWLRQDO PDUJLQDO SULFHVHQVLWLYLWLHV´IEEE Transactions on Power Systems, vol 20, no 4, pp
[7] ,((( ³IEEE Recommended Practice for Industrial and Commercial Power Systems Analysis, ´ IEEE Std 399, 1997
[8] ,((( ³IEEE Standard Test Code for Dry-Type Distribution and Power Transformers, ´IEEE Std C57.12.91, 2001
[9] ,((( ³IEEE Recommended Practice for Establishing Liquid-Filled and Dry- Type Power and Distribution Transformer Capability When Supplying Nonsinusoidal Load Currents, ´ IEEE Std C57.110, 2008
[10] S Mohagheghi and J Sexauer, ³Temperature Dependent Power Flow´IEEE Transactions on Power Systems, vol 28, no 4, pp 4007-4018, Jul 2013
[11] J Kennedy and R Eberhart, "Particle Swarm Optimization," Proceedings of IEEE International Conference on Neural Networks, vol 4, pp 1942-1948,
[12] A A El-Fergany and H M Hasanien, ³Single and multi-objective optimal power flow using grey wolf optimizer and differential evolution algorithms´
Electric Power Components and Systems, vol 43, no 13, pp 1548-1559, Aug
[13] A A Abou El Ela, M A Abido and S R Spea, ³Optimal power flow using differential evolution algorithm´Electric Power System Research, vol 80, no
[14] S Saya and K Zehar, ³Modified differential evolution algorithm for optimal power flow with non-smooth cost functions´ Energy conversion and Management, vol 49, no 11, pp 3036-3042, Nov 2008
[15] A A A Mohamed, Y S Mohamed, A A M El-Gaafary and A M Hemeida, ³Optimal power flow using moth swarm algorithm´Electric Power Systems Research, vol 142, pp 190-206, Jan 2017
[16] M R Adaryani and A Karami, ³Artificial bee colony algorithm for solving multi-objective optimal power flow problem´ International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol 53, pp 219-230, Dec 2013
[17] H T Jadhav and P D Bamane, ³Temperature dependent optimal power flow using g-best guided artificial bee colony algorithm´ International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol 77, pp 77-90, May 2016
[18] J Yuryevich and K P Wong, ³Evolutionary programming based optimal power flow algorithm´ IEEE transactions on Power Systems, vol 14, no 4, pp 1245-1250, Nov 1999
[19] A R Kumar and L Premalatha, ³Optimal power flow for a deregulated power system using adaptive real coded biogeography-based optimization´
International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol.73, pp 393±
[20] A A El-Fergany and H.M Hasanien, ³Single and multi-objective optimal power flow using grey wolf optimizer and differential evolution algorithms´
Electric Power Components and Systems, vol 43, no 13, pp 1548-1559, Aug
[21] G Chen, Z Lu and Z Zhang, ³Improved krill herd algorithm with novel constraint handling method for solving optimal power flow problems´
Energies, vol 11, no 1, pp 76, Jan 2018
[22] M A Abido ³Optimal power flow using tabu search algorithm´ Electric Power Components and Systems, vol 30, no 5, pp 469-483, Jan 2002
[23] M Ghasemi, S Ghavidel, M M Ghanbarian and M Gitizadeh, ³Multi- objective optimal electric power planning in the power system using Gaussian bare-bones imperialist competitive algorithm´ Information Sciences, vol 294, pp 286-304, Feb 2015
[24] M A Taher, S Kamel, F Jurado and M Ebeed, ³An improved moth‐flame optimization algorithm for solving optimal power flow problem´
International Transactions on Electrical Energy Systems, vol 29, no 3, e2743,
[25] K Pandiarajan and C Babulal, ³Fuzzy harmony search algorithm based optimal power flow for power system security enhancement´ International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol 78, pp 72-79, Jun 2016
[26] A E Chaib, H R E H Bouchekara, R Mehasni and M Abido, ³Optimal power flow with emission and non-smooth cost functions using backtracking search optimization algorithm´ International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol 81, pp 64-77, Oct 2016
[27] H R E H Bouchekara, A E Chaib, M Abido, R A El-Sehiemy, ³Optimal power flow using an improved colliding bodies optimization algorithm´
Applied Soft Computing, vol 42, pp 119-131, May 2016
[28] A El-Fergany and H M Hasanien, ³Salp swarm optimizer to solve optimal power flow comprising voltage stability analysis´ Neural Computing and Applications, vol 32, no 9, pp 5267-8283, May 2020
[29] E Naderi, M P Kasmaei, F V Cerna and M Lehtonen, ³A novel hybrid self- adaptive heuristic algorithm to handle single and multiobjective optimal power flow problems´International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol 125, pp 106492, Feb 2021
[30] T Trung Nguyen, T Thanh Nguyen, M Q Duong and A T Doan, ³Optimal operation of transmission power networks by using improved stochastic fractal search algorithm´ Neural Computing and Applications, vol 32, no.1, pp
[31] ,((( ³IEEE Standard for Calculating the Current-Temperature of Bare Overhead Conductors, ´ IEEE Std 738, 2006
[32] J D Glover, M S Sarma and T J Overbye, Power System Analysis and Design, 4th Edition Stamford, CT: Cengage Learning, 2008
[33] J H Neher and M H McGrat, ³The calculation of the temperature rise and load capability of cable systems´ Transactions of the American Institute of Electrical Engineering, vol 76, no 3, pp 752-772, 1957
[34] R Storn and K Price, ³Differential evolution - A simple and efficient heuristic for global optimization over continuous spaces´ Journal of global optimization, vol 11, pp 341-359, Jan 1997
[35] P M Le, T L Duong, D N Vo, T.T Le and S Q Nguyen, ³An Efficient Hybrid Method for Solving Security-Constrained Optimal Power Flow Problem´ International Journal on Electrical Engineering and Informatics, vol 12, No 4, Dec 2020
Bҧng A.1: Giӟi hҥn công suҩt tác dөng, công suҩt phҧn kháng và các hӋ sӕ chi phí nhiên liӋu cӫa các máy phát ӣ mҥng IEEE 30 nút
Bҧng A.2: Giӟi hҥQÿѭӡng dây ӣ mҥng 30 nút Ĉѭӡng dây 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ܵ ௫ (MVA) 130 130 65 130 130 65 90 70 130 32 Ĉѭӡng dây 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 ܵ ௫ (MVA) 65 32 65 65 65 65 32 32 32 16 Ĉѭӡng dây 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 ܵ ௫ (MVA) 16 16 16 32 32 32 32 32 32 16 Ĉѭӡng dây 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 ܵ ௫ (MVA) 16 16 16 16 16 65 16 16 16 32 Ĉѭӡng dây 41 ܵ ௫ (MVA) 32
Bҧng A.3: Giӟi hҥn công suҩt tác dөng, công suҩt phҧn kháng và các hӋ sӕ chi phí nhiên liӋu cӫa các máy phát ӣ mҥng 118 nút
Bҧng A.4: Giӟi hҥQÿѭӡng dây ӣ mҥng 118 nút Ĉѭӡng dây 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ܵ ௫ (MVA) 175 175 500 175 175 175 500 500 500 175 Ĉѭӡng dây 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 ܵ ௫ (MVA) 175 175 175 175 175 175 175 175 175 175 Ĉѭӡng dây 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 ܵ ௫ (MVA) 500 175 175 175 175 175 175 175 175 175 Ĉѭӡng dây 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 ܵ ௫ (MVA) 500 500 500 175 175 500 175 500 175 175 Ĉѭӡng dây 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 ܵ ௫ (MVA) 140 175 175 175 175 175 175 175 175 500 Ĉѭӡng dây 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 ܵ ௫ (MVA) 500 175 175 175 175 175 175 175 175 175 Ĉѭӡng dây 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 ܵ ௫ (MVA) 175 175 175 175 175 175 175 175 175 175 Ĉѭӡng dây 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 ܵ ௫ (MVA) 175 175 175 175 175 175 175 175 175 175 Ĉѭӡng dây 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 ܵ ௫ (MVA) 175 175 175 175 175 175 175 175 175 500 Ĉѭӡng dây 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 ܵ ௫ (MVA) 175 175 500 500 500 500 500 500 500 175 Ĉѭӡng dây 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 ܵ ௫ (MVA) 175 500 175 500 175 175 500 500 175 175 Ĉѭӡng dây 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 ܵ ௫ (MVA) 175 175 175 175 175 500 175 175 175 175 Ĉѭӡng dây 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 ܵ ௫ (MVA) 175 175 500 500 175 500 500 200 200 175 Ĉѭӡng dây 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 ܵ ௫ (MVA) 175 175 500 500 175 175 500 500 500 175 Ĉѭӡng dây 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 ܵ ௫ (MVA) 500 500 175 175 175 175 175 175 175 175 Ĉѭӡng dây 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 ܵ ௫ (MVA) 175 175 200 175 175 175 175 175 175 175 Ĉѭӡng dây 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 ܵ ௫ (MVA) 175 175 500 175 175 175 175 175 175 175 Ĉѭӡng dây 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 ܵ ௫ (MVA) 175 175 175 175 175 175 175 175 500 175 Ĉѭӡng dây 181 182 183 184 185 186 ܵ ௫ (MVA) 175 175 500 175 175 175
Bҧng A.5: Các biӃQ ÿLӅu khiӇn trong lҫn chҥy tӕt nhҩt cӫa bài toán OPF ӣ mҥng
BiӃQÿLӅu khiӇn Giá trӏ BiӃQÿLӅu khiӇn Giá trӏ ܲ ଶ (MW) 48.73314281 ܳ ଵ (MVAr) 4.85375734 ܲ ହ (MW) 21.35930373 ܳ ଶ (MVAr) 4.11343274 ܲ ଼ (MW) 21.20182901 ܳ ଶଵ (MVAr) 4.89443506 ܲ ଵଵ (MW) 11.92441013 ܳ ଶଷ (MVAr) 3.37161548 ܲ ଵଷ (MW) 12.01257730 ܳ ଶସ (MVAr) 4.86458281 ܸ ଵ (pu) 1.082036941 ܳ ଶଽ (MVAr) 2.21078133 ܸ ଶ (pu) 1.063484023 ܶ ଵଵ (pu) 1.01441682 ܸ ହ (pu) 1.032167830 ܶ ଵଶ (pu) 0.94975349 ܸ ଼ (pu) 1.036732029 ܶ ଵହ (pu) 0.97832438 ܸ ଵଵ (pu) 1.062570745 ܶ ଷ (pu) 0.97147248 ܸ ଵଷ (pu) 1.047330539 ܲ ௦ (MW) 177.182144 ܳ ଵ (MVAr) 4.910600075 Chi phí n.liӋu($/h) 800.435313 ܳ ଵଶ (MVAr) 4.86519437 Tәn thҩt (MW) 9.01340750 ܳ ଵହ (MVAr) 3.52141682
Bҧng A.6: Các biӃQ ÿLӅu khiӇn trong lҫn chҥy tӕt nhҩt cӫa bài toán OPF ӣ mҥng
BiӃQÿNKLӇn Giá trӏ BiӃQÿNKLӇn Giá trӏ BiӃQÿNKLӇn Giá trӏ ܲ ଵ (MW) 30.6299 ܲ ଵସ (MW) 0.5086 ܸ ଼ହ (pu) 1.0213 ܲ ସ (MW) 1.0874 ܲ ଵହ (MW) 11.2697 ܸ ଼ (pu) 1.0246 ܲ (MW) 0.0552 ܲ ଵ (MW) 25.6520 ܸ ଼ଽ (pu) 1.0387 ܲ ଼ (MW) 0.0121 ܲ ଵଵ (MW) 8.7079 ܸ ଽ (pu) 1.0136 ܲ ଵ (MW) 401.0669 ܲ ଵଵଵ (MW) 36.5486 ܸ ଽଵ (pu) 1.0216 ܲ ଵଶ (MW) 85.4522 ܲ ଵଵଶ (MW) 39.6947 ܸ ଽଶ (pu) 1.0276 ܲ ଵହ (MW) 18.5857 ܲ ଵଵଷ (MW) 0.5737 ܸ ଽଽ (pu) 1.0394 ܲ ଵ଼ (MW) 13.1349 ܲ ଵଵ (MW) 0.6740 ܸ ଵ (pu) 1.0381 ܲ ଵଽ (MW) 21.1157 ܸ ଵ (pu) 1.0098 ܸ ଵଷ (pu) 1.0298 ܲ ଶସ (MW) 0.1115 ܸ ସ (pu) 1.0350 ܸ ଵସ (pu) 1.0120 ܲ ଶହ (MW) 194.8113 ܸ (pu) 1.0311 ܸ ଵହ (pu) 1.0063 ܲ ଶ (MW) 281.9627 ܸ ଼ (pu) 1.0289 ܸ ଵ (pu) 0.9878 ܲ ଶ (MW) 12.2253 ܸ ଵ (pu) 1.0414 ܸ ଵଵ (pu) 1.0170 ܲ ଷଵ (MW) 7.3672 ܸ ଵଶ (pu) 1.0294 ܸ ଵଵଵ (pu) 1.0250 ܲ ଷଶ (MW) 12.9233 ܸ ଵହ (pu) 1.02807 ܸ ଵଵଶ (pu) 1.0159 ܲ ଷସ (MW) 3.3962 ܸ ଵ଼ (pu) 1.03093 ܸ ଵଵଷ (pu) 1.0445 ܲ ଷ (MW) 3.5608 ܸ ଵଽ (pu) 1.02852 ܸ ଵଵ (pu) 1.0086 ܲ ସ (MW) 49.8937 ܸ ଶସ (pu) 1.0491 ܥ ହ (MVAr) 0.4502 ܲ ସଶ (MW) 40.6650 ܸ ଶହ (pu) 1.0582 ܥ ଷସ (MVAr) 0.1154 ܲ ସ (MW) 17.5645 ܸ ଶ (pu) 1.0536 ܥ ଷ (MVAr) 0.0207 ܲ ସଽ (MW) 192.5920 ܸ ଶ (pu) 1.0497 ܥ ସସ (MVAr) 1.2862 ܲ ହସ (MW) 49.3221 ܸ ଷଵ (pu) 1.0407 ܥ ସହ (MVAr) 4.7030 ܲ ହହ (MW) 29.4698 ܸ ଷଶ (pu) 1.0435 ܥ ସ (MVAr) 3.1860 ܲ ହ (MW) 36.7466 ܸ ଷସ (pu) 1.0450 ܥ ସ଼ (MVAr) 3.8094 ܲ ହଽ (MW) 149.6279 ܸ ଷ (pu) 1.0426 ܥ ସ (MVAr) 3.9307 ܲ ଵ (MW) 148.6880 ܸ ସ (pu) 1.0210 ܥ ଽ (MVAr) 0.1570 ܲ ଶ (MW) 0 ܸ ସଶ (pu) 1.0148 ܥ ଼ଶ (MVAr) 2.5184 ܲ ହ (MW) 352.3260 ܸ ସ (pu) 1.0225 ܥ ଼ଷ (MVAr) 3.2868 ܲ (MW) 351.3875 ܸ ସଽ (pu) 1.0372 ܥ ଵହ (MVAr) 0.6844 ܲ (MW) 0.0647 ܸ ହସ (pu) 1.0213 ܥ ଵ (MVAr) 1.6332 ܲ ଶ (MW) 0.0402 ܸ ହହ (pu) 1.0183 ܥ ଵଵ (MVAr) 0.3811 ܲ ଷ (MW) 0.0571 ܸ ହ (pu) 1.0189 ܶ ଼ (pu) 0.9915 ܲ ସ (MW) 15.2900 ܸ ହଽ (pu) 1.0253 ܶ ଷଶ (pu) 1.0191 ܲ (MW) 28.6599 ܸ ଵ (pu) 1.0416 ܶ ଷ (pu) 1.0092 ܲ (MW) 0.0471 ܸ ଶ (pu) 1.0377 ܶ ହଵ (pu) 0.9556 ܲ ଼ (MW) 430.9242 ܸ ହ (pu) 1.0361 ܶ ଽଷ (pu) 1.0320 ܲ ଼ହ (MW) 0.0433 ܸ (pu) 1.0416 ܶ ଽହ (pu) 0.9884 ܲ ଼ (MW) 3.8517 ܸ ଽ (pu) 1.0509 ܶ ଵଶ (pu) 1.0080 ܲ ଼ଽ (MW) 501.9555 ܸ (pu) 1.0190 ܶ ଵ (pu) 0.9816 ܲ ଽ (MW) 0.0359 ܸ ଶ (pu) 1.0396 ܶ ଵଶ (pu) 0.9751 ܲ ଽଵ (MW) 0.0548 ܸ ଷ (pu) 1.0178 ܲ ௦ (MW) 452.0475 ܲ ଽଶ (MW) 0.5454 ܸ ସ (pu) 0.9948 CPNL ($/h) 129796.169 ܲ ଽଽ (MW) 0.5563 ܸ (pu) 0.9924 T.thҩt(MW) 80.2349 ܲ ଵ (MW) 220.5270 ܸ (pu) 1.0304 ܲ ଵଷ (MW) 38.1213 ܸ ଼ (pu) 1.0503
So sánh chi phí thҩp nhҩt cӫDSKѭѫQJSKiS+'(-PSO vӟLFiFSKѭѫQJ pháp khác
* KӃt quҧ vi phҥm ràng buӝc
3KѭѫQJSKiS Chí phí thҩp nhҩt 3KѭѫQJSKiS Chí phí thҩp nhҩt
Hình 5.7: Chí phí nhiên liӋu trong 20 lҫn chҥy thành công ӣ mҥng IEEE 118 nút
Hình 5.8: Ĉһc tính hӝi tө cӫDSKѭѫQJSKiS+'(-PSO, DE và PSO ӣ mҥng IEEE
Nhұn xét: Ĉӕi vӟi mҥQJÿLӋn 118 nút, ta có thӇ thҩy giҧi thuұt DE không thӇ WuPÿѭӧc lӡi giҧi tӕLѭX.Ӄt quҧ ÿҥWÿѭӧc tӯ SKѭѫQJSKiS+'(-PSO (129,796 $/h) là tӕWKѫQ so vӟi PSO (137,988 $/hĈӗng thӡi tӍ lӋ thành công cӫa HDE-PSO (95.23 %) so vӟi PSO (86.95 %) HDE-PSO hӝi tө ӣ vào khoҧng lҫn lһp 260, trong khi PSO vүn FKѭDWKӇ hӝi tө ÿӃn giá trӏ tӕLѭX.KLVRViQKYӟi các giҧi thuұt trong các công trình nghiên cӭu khác (bҧng 5.10), có thӇ thҩy chi phí tӕt nhҩt cӫa HDE-PSO WѭѫQJ ÿѭѫQJYӟi các giҧi thuұt khác
5.3.2 KӃt quҧ mô phӓng bài toán TDOPF:
7ѭѫQJWӵ, trong mөc này sӁ thӵc hiên giҧi bài toán TDOPF vӟi tӯng giá trӏ ܶ ோ௧ௗோ௦ Các thông sӕ khác cӫa mҥQJÿLӋQFNJQJQKѭWK{QJVӕ cӫa các giҧi thuұt ÿѭӧc lҩy giӕQJQKѭPөc trên
20 lҫn chҥy thành công ӣ tӯng giá trӏ ܶ ோ௧ௗோ௦ ÿѭӧc thӵc hiӋn sӱ dөng các SKѭѫQJSKiS+'(-PSO, DE và PSO Bҧng 5.11 liӋt kê chi phí thҩp nhҩt và tәn thҩt sӱ dөQJ SKѭѫQJ SKiS +'(-PSO WѭѫQJ ӭng vӟi mӛi giá trӏ ܶ ோ௧ௗோ௦ Bҧng 5.12 liӋt kê chi phí thҩp nhҩt, chi phí cao nhҩWFKLSKtWUXQJEuQKYjÿӝ lӋch chuҭn cӫa 20 lҫn chҥy thành công cӫDSKѭѫQJSKip HDE-362'(Yj362WѭѫQJӭng vӟi các giá trӏ ܶ ோ௧ௗோ௦ ൌ ʹͷ ܥ
Bҧng 5.11: Chi phí thҩp nhҩt và tәn thҩW WѭѫQJ ӭng ӣ mӛi giá trӏ ܶ ோ௧ௗோ௦ cӫa SKѭѫQJSKiS+'(-PSO trong mҥng IEEE 118 nút ܶ ோ௧ௗோ௦ Chi phí ($/h) Tәn thҩt (MW)
Bҧng 5.12: Chi phí thҩp nhҩt, cao nhҩt, trung bình, ÿӝ lӋch chuҭn và tӍ lӋ thành công cӫDSKѭѫQJSKiS+'(-PSO so vӟi DE, PSO ӭng vӟi giá trӏ ܶ ோ௧ௗோ௦ % 0 C
*KӃt quҧ vi phҥm ràng buӝc
Thҩp nhҩt Cao nhҩt Trung bình Ĉӝ lӋch chuҭn
Hình 5.9: Ĉһc tính hӝi tө cӫDSKѭѫQJSKiSODL+'(-PSO, DE và PSO ӭng vӟi ܶ ோ௧ௗோ௦ = 25 0 C ӣ mҥng IEEE 118 nút
Hình 5.10: Chi phí và tәn thҩt theo tӯng giá trӏ ܶ ோ௧ௗோ௦ sӱ dөQJSKѭѫQJSKiS
HDE-PSO ӣ mҥng IEEE 118 nút
Tӯ bҧng 5.12, ta thҩ\ÿѭӧc rҵng DE không thӇ WuPÿѭӧc giá trӏ tӕLѭX7URQJ NKLÿy362Kӝi tө ÿѭӧFQKѭQJJLiWUӏ FKLSKtFDRKѫQVRYӟi HDE-PSO (142215
$/h so vӟi 129960 $/hĈһc tính hӝi tө cӫDSKѭѫQJSKiSQj\FNJQJÿѭӧc biӇu diӉn
QKѭKuQK9 Ta thҩ\ÿѭӧc HDE-PSO KRjQWRjQYѭӧt trӝi so vӟL'(Yj362ÿһc biӋt là trong các bài toán phӭc tҥSQKѭ7'23)WURQJPҥQJÿLӋn lӟn 118 nút
Tӯ bҧng 5.11, vӟi mӛi 1 0 C ܶ ோ௧ௗோ௦ WăQJWKuFKLSKtWăQJ[ҩp sӍ 5.74 $/h và tәn thҩWWăQJ[ҩp xӍ 0.14 MW Ta có thӇ thҩy ÿѭӧc, Trong các mҥng lӟn thì chi phí FNJQJQKѭWәn thҩt có thӇ WăQJOrQUҩt nhiӅu khi giá trӏ ܶ ோ௧ௗோ௦ WăQJ
&+ѬѪ1*.ӂT LUҰ19ơ+ѬӞNG PHÁT
LuұQYăQÿmWUuQKEj\ YӅ bài toán phân bӕ công suҩt có kӇ ÿӃn nhiӋWÿӝ và SKѭѫQJSKiSODLJLӳa tiӃn hóa vi phân và tӕLѭXEҫ\ÿjQĈӗng thӡLÿmWKjQKF{QJ trong viӋc áp dөQJSKѭѫQJSKiSODLÿӇ giҧi bài toán tӕLѭXSKkQEӕ công suҩt truyӅn thӕng và tӕLѭXSKkQEӕ công suҩt có kӇ ÿӃn nhiӋWÿӝ
ViӋc mô phӓQJÿѭӧc thӵc hiӋn trên các mҥQJÿLӋn chuҭn IEEE 30 nút và 118 Q~Wÿѭӧc lҩy tӯ module MATPOWER [1] cӫa phҫn mӅm MATLAB KӃt quҧ mô phӓQJFNJQJÿѭӧc so sánh vӟi các bài báo, công trình nghiên cӭXNKiFÿӇ kiӇm tra tính xác thӵF4XDÿyFKRWKҩ\SKѭѫng pháp lai HDE-PSO có thӇ ÿҥWÿѭӧc nhӳng kӃt quҧ WѭѫQJÿѭѫQJKRһc tӕWKѫQFiFSKѭѫQJSKiSNKiF
Qua luұQYăQQj\FyWKӇ U~WUDÿѭӧc hai kӃt luұn chính Mӝt là, viӋF[pWÿӃn nhiӋWÿӝ vào bài toán tӕLѭXSKkQEӕ công suҩt là cҫn thiӃWÿӇ giҧm sai sӕ giӳa quá trình tính toán và thӵc tӃ+ѫQQӳa, khi kӇ ÿӃn nhiӋWÿӝ thì khҧ QăQJPDQJWҧi thӵc tӃ cӫa dây dүn có thӇ NK{QJÿѭӧFQKѭWUrQGDQKÿӏQKĈLӅu này có thӇ WiFÿӝng xҩu, ÿһc biӋt là khi hӋ thӕQJÿLӋQÿDQJӣ gҫn trҥng thái quá tҧL'RÿyYLӋF[pWÿӃn nhiӋt ÿӝ là vô cùng cҫn thiӃWÿӇ có thӇ giám sát và vұn hành hӋ thӕQJÿLӋn mӝt cách an toàn và chính xác
Hai là viӋF [pWÿӃn nhiӋWÿӝ làm cho cҩu trúc bài toán tӕLѭXSKkQEӕ công suҩt trӣ nên phӭc tҥSKѫQYjFNJQJOjPFKRYLӋc tìm kiӃm nhӳng lӡi giҧi tӕLѭXWUӣ QrQNKyNKăQKѫQ'Rÿyÿһt ra thách thӭc cho các giҧi thuұt tӕLѭXSKҧi liên tөc ÿѭӧc cҧi tiӃn nhҵm nâng cao tính hiӋu cӫa giҧi thuұt
6.2 +ѭӟng phát triӇQÿӅ tài:
Bài toán tӕLѭXSKkQEӕ công suҩt có kӇ ÿӃn nhiӋWÿӝ là mӝt bài toán khó và thách thӭc trong hӋ thӕQJÿLӋn Vì thӃ các giҧi thuұt FNJQJFҫQÿѭӧc cҧi tiӃQÿӇ tìm ra kӃt quҧ tӕt nhҩW'RÿyWURQJ FiFQJKLrQFӭXWURQJWѭѫQJODLVӁ ÿӅ xuҩt các cҧi tiӃQ ÿӇ nâng cao tính hiӋu quҧ cӫa giҧi thuұt lai HDE-362 ÿӗng thӡi áp dөng nó vào các bài toán khác trong hӋ thӕQJÿLӋn có thӇ kӇ ÿӃn nhѭ WӕLѭXSKkQEӕ công suҩt có ràng buӝFDQQLQKFy[pWÿӃn nhiӋWÿӝ
[1] MATPOWER Module MATPOWER Internet: https://matpower.org/, 2021 [2] M Bockarjova and G Andersson, ³7UDQVPLVVLRQ OLQH FRQGXFWRU WHPSHUDWXUH impact on state estimation accuracy,´ in Proc Powertech 2007 IEEE Lausanne, Switzerland, 2007, pp 701-706
[3] J R Santos, A G Exposito, and F P Sanchez, ³$VVHVVPHQW RI FRQGXFWRU thermal models for grid stuGLHV´IET Generation Transmission & Distribution, vol 1, no 1, pp 155-161, Jan 2007
[4] H Banakar, N Alguacil and F D Galiana, ³(OHFWURWKHUPDOFRRUGLQDWLRQSDUW ,WKHRU\DQGLPSOHPHQWDWLRQVFKHPHV´IEEE Transactions on Power Systems, vol 20, no 2, pp 798-805, May 2005
[5] A J Wood and B F Wollenberg Power generation, operation and control New York: John Wiley & Sons, Inc., 1996
[6] $ - &RQHMR ( &DVWLOOR 5 0ÕQJXH] DQG ) 0LODQR ³/RFDWLRQDO PDUJLQDO SULFHVHQVLWLYLWLHV´IEEE Transactions on Power Systems, vol 20, no 4, pp
[7] ,((( ³IEEE Recommended Practice for Industrial and Commercial Power Systems Analysis, ´ IEEE Std 399, 1997
[8] ,((( ³IEEE Standard Test Code for Dry-Type Distribution and Power Transformers, ´IEEE Std C57.12.91, 2001
[9] ,((( ³IEEE Recommended Practice for Establishing Liquid-Filled and Dry- Type Power and Distribution Transformer Capability When Supplying Nonsinusoidal Load Currents, ´ IEEE Std C57.110, 2008
[10] S Mohagheghi and J Sexauer, ³Temperature Dependent Power Flow´IEEE Transactions on Power Systems, vol 28, no 4, pp 4007-4018, Jul 2013
[11] J Kennedy and R Eberhart, "Particle Swarm Optimization," Proceedings of IEEE International Conference on Neural Networks, vol 4, pp 1942-1948,
[12] A A El-Fergany and H M Hasanien, ³Single and multi-objective optimal power flow using grey wolf optimizer and differential evolution algorithms´
Electric Power Components and Systems, vol 43, no 13, pp 1548-1559, Aug
[13] A A Abou El Ela, M A Abido and S R Spea, ³Optimal power flow using differential evolution algorithm´Electric Power System Research, vol 80, no
[14] S Saya and K Zehar, ³Modified differential evolution algorithm for optimal power flow with non-smooth cost functions´ Energy conversion and Management, vol 49, no 11, pp 3036-3042, Nov 2008
[15] A A A Mohamed, Y S Mohamed, A A M El-Gaafary and A M Hemeida, ³Optimal power flow using moth swarm algorithm´Electric Power Systems Research, vol 142, pp 190-206, Jan 2017
[16] M R Adaryani and A Karami, ³Artificial bee colony algorithm for solving multi-objective optimal power flow problem´ International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol 53, pp 219-230, Dec 2013
[17] H T Jadhav and P D Bamane, ³Temperature dependent optimal power flow using g-best guided artificial bee colony algorithm´ International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol 77, pp 77-90, May 2016
[18] J Yuryevich and K P Wong, ³Evolutionary programming based optimal power flow algorithm´ IEEE transactions on Power Systems, vol 14, no 4, pp 1245-1250, Nov 1999
[19] A R Kumar and L Premalatha, ³Optimal power flow for a deregulated power system using adaptive real coded biogeography-based optimization´
International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol.73, pp 393±
[20] A A El-Fergany and H.M Hasanien, ³Single and multi-objective optimal power flow using grey wolf optimizer and differential evolution algorithms´
Electric Power Components and Systems, vol 43, no 13, pp 1548-1559, Aug
[21] G Chen, Z Lu and Z Zhang, ³Improved krill herd algorithm with novel constraint handling method for solving optimal power flow problems´
Energies, vol 11, no 1, pp 76, Jan 2018
[22] M A Abido ³Optimal power flow using tabu search algorithm´ Electric Power Components and Systems, vol 30, no 5, pp 469-483, Jan 2002
[23] M Ghasemi, S Ghavidel, M M Ghanbarian and M Gitizadeh, ³Multi- objective optimal electric power planning in the power system using Gaussian bare-bones imperialist competitive algorithm´ Information Sciences, vol 294, pp 286-304, Feb 2015
[24] M A Taher, S Kamel, F Jurado and M Ebeed, ³An improved moth‐flame optimization algorithm for solving optimal power flow problem´
International Transactions on Electrical Energy Systems, vol 29, no 3, e2743,
[25] K Pandiarajan and C Babulal, ³Fuzzy harmony search algorithm based optimal power flow for power system security enhancement´ International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol 78, pp 72-79, Jun 2016
[26] A E Chaib, H R E H Bouchekara, R Mehasni and M Abido, ³Optimal power flow with emission and non-smooth cost functions using backtracking search optimization algorithm´ International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol 81, pp 64-77, Oct 2016
[27] H R E H Bouchekara, A E Chaib, M Abido, R A El-Sehiemy, ³Optimal power flow using an improved colliding bodies optimization algorithm´
Applied Soft Computing, vol 42, pp 119-131, May 2016
[28] A El-Fergany and H M Hasanien, ³Salp swarm optimizer to solve optimal power flow comprising voltage stability analysis´ Neural Computing and Applications, vol 32, no 9, pp 5267-8283, May 2020
[29] E Naderi, M P Kasmaei, F V Cerna and M Lehtonen, ³A novel hybrid self- adaptive heuristic algorithm to handle single and multiobjective optimal power flow problems´International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol 125, pp 106492, Feb 2021
[30] T Trung Nguyen, T Thanh Nguyen, M Q Duong and A T Doan, ³Optimal operation of transmission power networks by using improved stochastic fractal search algorithm´ Neural Computing and Applications, vol 32, no.1, pp
[31] ,((( ³IEEE Standard for Calculating the Current-Temperature of Bare Overhead Conductors, ´ IEEE Std 738, 2006
[32] J D Glover, M S Sarma and T J Overbye, Power System Analysis and Design, 4th Edition Stamford, CT: Cengage Learning, 2008
[33] J H Neher and M H McGrat, ³The calculation of the temperature rise and load capability of cable systems´ Transactions of the American Institute of Electrical Engineering, vol 76, no 3, pp 752-772, 1957
[34] R Storn and K Price, ³Differential evolution - A simple and efficient heuristic for global optimization over continuous spaces´ Journal of global optimization, vol 11, pp 341-359, Jan 1997
[35] P M Le, T L Duong, D N Vo, T.T Le and S Q Nguyen, ³An Efficient Hybrid Method for Solving Security-Constrained Optimal Power Flow Problem´ International Journal on Electrical Engineering and Informatics, vol 12, No 4, Dec 2020
Bҧng A.1: Giӟi hҥn công suҩt tác dөng, công suҩt phҧn kháng và các hӋ sӕ chi phí nhiên liӋu cӫa các máy phát ӣ mҥng IEEE 30 nút
Bҧng A.2: Giӟi hҥQÿѭӡng dây ӣ mҥng 30 nút Ĉѭӡng dây 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ܵ ௫ (MVA) 130 130 65 130 130 65 90 70 130 32 Ĉѭӡng dây 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 ܵ ௫ (MVA) 65 32 65 65 65 65 32 32 32 16 Ĉѭӡng dây 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 ܵ ௫ (MVA) 16 16 16 32 32 32 32 32 32 16 Ĉѭӡng dây 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 ܵ ௫ (MVA) 16 16 16 16 16 65 16 16 16 32 Ĉѭӡng dây 41 ܵ ௫ (MVA) 32
Bҧng A.3: Giӟi hҥn công suҩt tác dөng, công suҩt phҧn kháng và các hӋ sӕ chi phí nhiên liӋu cӫa các máy phát ӣ mҥng 118 nút
Bҧng A.4: Giӟi hҥQÿѭӡng dây ӣ mҥng 118 nút Ĉѭӡng dây 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ܵ ௫ (MVA) 175 175 500 175 175 175 500 500 500 175 Ĉѭӡng dây 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 ܵ ௫ (MVA) 175 175 175 175 175 175 175 175 175 175 Ĉѭӡng dây 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 ܵ ௫ (MVA) 500 175 175 175 175 175 175 175 175 175 Ĉѭӡng dây 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 ܵ ௫ (MVA) 500 500 500 175 175 500 175 500 175 175 Ĉѭӡng dây 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 ܵ ௫ (MVA) 140 175 175 175 175 175 175 175 175 500 Ĉѭӡng dây 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 ܵ ௫ (MVA) 500 175 175 175 175 175 175 175 175 175 Ĉѭӡng dây 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 ܵ ௫ (MVA) 175 175 175 175 175 175 175 175 175 175 Ĉѭӡng dây 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 ܵ ௫ (MVA) 175 175 175 175 175 175 175 175 175 175 Ĉѭӡng dây 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 ܵ ௫ (MVA) 175 175 175 175 175 175 175 175 175 500 Ĉѭӡng dây 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 ܵ ௫ (MVA) 175 175 500 500 500 500 500 500 500 175 Ĉѭӡng dây 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 ܵ ௫ (MVA) 175 500 175 500 175 175 500 500 175 175 Ĉѭӡng dây 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 ܵ ௫ (MVA) 175 175 175 175 175 500 175 175 175 175 Ĉѭӡng dây 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 ܵ ௫ (MVA) 175 175 500 500 175 500 500 200 200 175 Ĉѭӡng dây 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 ܵ ௫ (MVA) 175 175 500 500 175 175 500 500 500 175 Ĉѭӡng dây 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 ܵ ௫ (MVA) 500 500 175 175 175 175 175 175 175 175 Ĉѭӡng dây 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 ܵ ௫ (MVA) 175 175 200 175 175 175 175 175 175 175 Ĉѭӡng dây 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 ܵ ௫ (MVA) 175 175 500 175 175 175 175 175 175 175 Ĉѭӡng dây 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 ܵ ௫ (MVA) 175 175 175 175 175 175 175 175 500 175 Ĉѭӡng dây 181 182 183 184 185 186 ܵ ௫ (MVA) 175 175 500 175 175 175
Bҧng A.5: Các biӃQ ÿLӅu khiӇn trong lҫn chҥy tӕt nhҩt cӫa bài toán OPF ӣ mҥng
BiӃQÿLӅu khiӇn Giá trӏ BiӃQÿLӅu khiӇn Giá trӏ ܲ ଶ (MW) 48.73314281 ܳ ଵ (MVAr) 4.85375734 ܲ ହ (MW) 21.35930373 ܳ ଶ (MVAr) 4.11343274 ܲ ଼ (MW) 21.20182901 ܳ ଶଵ (MVAr) 4.89443506 ܲ ଵଵ (MW) 11.92441013 ܳ ଶଷ (MVAr) 3.37161548 ܲ ଵଷ (MW) 12.01257730 ܳ ଶସ (MVAr) 4.86458281 ܸ ଵ (pu) 1.082036941 ܳ ଶଽ (MVAr) 2.21078133 ܸ ଶ (pu) 1.063484023 ܶ ଵଵ (pu) 1.01441682 ܸ ହ (pu) 1.032167830 ܶ ଵଶ (pu) 0.94975349 ܸ ଼ (pu) 1.036732029 ܶ ଵହ (pu) 0.97832438 ܸ ଵଵ (pu) 1.062570745 ܶ ଷ (pu) 0.97147248 ܸ ଵଷ (pu) 1.047330539 ܲ ௦ (MW) 177.182144 ܳ ଵ (MVAr) 4.910600075 Chi phí n.liӋu($/h) 800.435313 ܳ ଵଶ (MVAr) 4.86519437 Tәn thҩt (MW) 9.01340750 ܳ ଵହ (MVAr) 3.52141682
Bҧng A.6: Các biӃQ ÿLӅu khiӇn trong lҫn chҥy tӕt nhҩt cӫa bài toán OPF ӣ mҥng
BiӃQÿNKLӇn Giá trӏ BiӃQÿNKLӇn Giá trӏ BiӃQÿNKLӇn Giá trӏ ܲ ଵ (MW) 30.6299 ܲ ଵସ (MW) 0.5086 ܸ ଼ହ (pu) 1.0213 ܲ ସ (MW) 1.0874 ܲ ଵହ (MW) 11.2697 ܸ ଼ (pu) 1.0246 ܲ (MW) 0.0552 ܲ ଵ (MW) 25.6520 ܸ ଼ଽ (pu) 1.0387 ܲ ଼ (MW) 0.0121 ܲ ଵଵ (MW) 8.7079 ܸ ଽ (pu) 1.0136 ܲ ଵ (MW) 401.0669 ܲ ଵଵଵ (MW) 36.5486 ܸ ଽଵ (pu) 1.0216 ܲ ଵଶ (MW) 85.4522 ܲ ଵଵଶ (MW) 39.6947 ܸ ଽଶ (pu) 1.0276 ܲ ଵହ (MW) 18.5857 ܲ ଵଵଷ (MW) 0.5737 ܸ ଽଽ (pu) 1.0394 ܲ ଵ଼ (MW) 13.1349 ܲ ଵଵ (MW) 0.6740 ܸ ଵ (pu) 1.0381 ܲ ଵଽ (MW) 21.1157 ܸ ଵ (pu) 1.0098 ܸ ଵଷ (pu) 1.0298 ܲ ଶସ (MW) 0.1115 ܸ ସ (pu) 1.0350 ܸ ଵସ (pu) 1.0120 ܲ ଶହ (MW) 194.8113 ܸ (pu) 1.0311 ܸ ଵହ (pu) 1.0063 ܲ ଶ (MW) 281.9627 ܸ ଼ (pu) 1.0289 ܸ ଵ (pu) 0.9878 ܲ ଶ (MW) 12.2253 ܸ ଵ (pu) 1.0414 ܸ ଵଵ (pu) 1.0170 ܲ ଷଵ (MW) 7.3672 ܸ ଵଶ (pu) 1.0294 ܸ ଵଵଵ (pu) 1.0250 ܲ ଷଶ (MW) 12.9233 ܸ ଵହ (pu) 1.02807 ܸ ଵଵଶ (pu) 1.0159 ܲ ଷସ (MW) 3.3962 ܸ ଵ଼ (pu) 1.03093 ܸ ଵଵଷ (pu) 1.0445 ܲ ଷ (MW) 3.5608 ܸ ଵଽ (pu) 1.02852 ܸ ଵଵ (pu) 1.0086 ܲ ସ (MW) 49.8937 ܸ ଶସ (pu) 1.0491 ܥ ହ (MVAr) 0.4502 ܲ ସଶ (MW) 40.6650 ܸ ଶହ (pu) 1.0582 ܥ ଷସ (MVAr) 0.1154 ܲ ସ (MW) 17.5645 ܸ ଶ (pu) 1.0536 ܥ ଷ (MVAr) 0.0207 ܲ ସଽ (MW) 192.5920 ܸ ଶ (pu) 1.0497 ܥ ସସ (MVAr) 1.2862 ܲ ହସ (MW) 49.3221 ܸ ଷଵ (pu) 1.0407 ܥ ସହ (MVAr) 4.7030 ܲ ହହ (MW) 29.4698 ܸ ଷଶ (pu) 1.0435 ܥ ସ (MVAr) 3.1860 ܲ ହ (MW) 36.7466 ܸ ଷସ (pu) 1.0450 ܥ ସ଼ (MVAr) 3.8094 ܲ ହଽ (MW) 149.6279 ܸ ଷ (pu) 1.0426 ܥ ସ (MVAr) 3.9307 ܲ ଵ (MW) 148.6880 ܸ ସ (pu) 1.0210 ܥ ଽ (MVAr) 0.1570 ܲ ଶ (MW) 0 ܸ ସଶ (pu) 1.0148 ܥ ଼ଶ (MVAr) 2.5184 ܲ ହ (MW) 352.3260 ܸ ସ (pu) 1.0225 ܥ ଼ଷ (MVAr) 3.2868 ܲ (MW) 351.3875 ܸ ସଽ (pu) 1.0372 ܥ ଵହ (MVAr) 0.6844 ܲ (MW) 0.0647 ܸ ହସ (pu) 1.0213 ܥ ଵ (MVAr) 1.6332 ܲ ଶ (MW) 0.0402 ܸ ହହ (pu) 1.0183 ܥ ଵଵ (MVAr) 0.3811 ܲ ଷ (MW) 0.0571 ܸ ହ (pu) 1.0189 ܶ ଼ (pu) 0.9915 ܲ ସ (MW) 15.2900 ܸ ହଽ (pu) 1.0253 ܶ ଷଶ (pu) 1.0191 ܲ (MW) 28.6599 ܸ ଵ (pu) 1.0416 ܶ ଷ (pu) 1.0092 ܲ (MW) 0.0471 ܸ ଶ (pu) 1.0377 ܶ ହଵ (pu) 0.9556 ܲ ଼ (MW) 430.9242 ܸ ହ (pu) 1.0361 ܶ ଽଷ (pu) 1.0320 ܲ ଼ହ (MW) 0.0433 ܸ (pu) 1.0416 ܶ ଽହ (pu) 0.9884 ܲ ଼ (MW) 3.8517 ܸ ଽ (pu) 1.0509 ܶ ଵଶ (pu) 1.0080 ܲ ଼ଽ (MW) 501.9555 ܸ (pu) 1.0190 ܶ ଵ (pu) 0.9816 ܲ ଽ (MW) 0.0359 ܸ ଶ (pu) 1.0396 ܶ ଵଶ (pu) 0.9751 ܲ ଽଵ (MW) 0.0548 ܸ ଷ (pu) 1.0178 ܲ ௦ (MW) 452.0475 ܲ ଽଶ (MW) 0.5454 ܸ ସ (pu) 0.9948 CPNL ($/h) 129796.169 ܲ ଽଽ (MW) 0.5563 ܸ (pu) 0.9924 T.thҩt(MW) 80.2349 ܲ ଵ (MW) 220.5270 ܸ (pu) 1.0304 ܲ ଵଷ (MW) 38.1213 ܸ ଼ (pu) 1.0503