Luận văn thạc sĩ Thiết bị, mạng và nhà máy điện: Áp dụng giải thuật Differential Evolution (DE) giải các bài toán phân bố tối ưu công suất trong hệ thống điện.

Như vậy, công dụng của các thiết bị FACT có thể ảnh hưởng đến một hay nhiều các thông số, có thể tóm tắt kê ảnh hưởng của một số thiết bị FACT đến các thông số HTĐ: Qua đó, nhiệm vụ điều

GIỚI THIỆU

Đặt vấn đề

Hầu hết các hệ thống cung cấp điện trên thế giới đƣợc liên kết với nhau một cách rộng rãi nhằm giải quyết bài toán kinh tế kỹ thuật Mặc dù hệ thống điện xây dựng dựa trên dự báo phụ tải nhƣng không phải lúc nào cũng đảm bảo cân bằng giữa cung và cầu Vì vậy hệ thống điện đang vận hành sẽ có tình trạng một số đường dây non tải một số đường dây mang tải nặng Đường dây truyền tải bị giới hạn bởi các yếu tố nhiệt độ, điện dung và độ ổn định Vì vậy nếu không điều chỉnh thích hợp đường dây tải điện sẽ không tận dụng hết khả năng tải điện của nó Hơn nữa do điều kiện môi trường, hành lang đường dây nên không dễ dàng xây dựng hệ thống lưới điện mới một cách tùy ý và thay thế cải tạo hệ thống cũ một cách dễ dàng

Hình 1.1 Ứng dụng thiết bị FACTS trong lưới điện

Qua đó cần xem xét lại hệ thống điện truyền thống và thực hiện các biện pháp phân bố công suất để điều khiển hệ thống điện hoạt động linh hoạt và tin cậy hơn Một trong những thiết bị điều khiển hiện nay đang đƣợc thế giới quan tâm là hệ thống điện xoay chiều linh hoạt FACTS, nó có thể điều khiển điện áp, dòng điện, tổng trở góc pha của hệ thống điện, giúp nâng cao ổn định quá độ (vì có thể kiểm soát đƣợc luồng công suất tác dụng, phản kháng, mức độ điện áp và dòng ngắn mạch) hoặc các hiện tượng dao động cộng hưởng dưới tần số

Những thiết bị FACTS lắp đặt đầu tiên đã đi vào hoạt động hơn 30 năm qua Đến nay số lƣợng các thiết bị FACTS đƣợc lắp đặt trên thế giới ngày càng lớn với hơn hàng trăm công trình

Các thiết bị FACTS mang lại lợi ích kỹ thuật bằng cách giải quyết các vấn đề về điện áp, nhiệt, công suất vòng, mức ngắn mạch và cộng hưởng đồng bộ Ứng dụng FACTS trong trạng thái động tập trung vào việc giải quyết các vấn đề về độ ổn định quá độ, giảm và điều khiển điện áp ngẫu nhiên Các thiết bị FACTS trở nên cần thiết khi có yêu cầu đáp ứng nhanh các điều kiện trạng thái động (thay đổi nhanh).

Hình 1.2 Ứng dụng thiết bị điện tử công suất trong các lĩnh vực

Hình 1.3 Lợi ích kỹ thuật của các thiết bị FACTS

Các giải pháp truyền thống có chi phí thấp hơn nhưng khả năng thích ứng với trạng thái động kém hơn so với các thiết bị FACTS Do đó, công dụng của thiết bị FACTS có thể ảnh hưởng đến một hoặc nhiều thông số, tóm tắt lại tác động của một số thiết bị FACTS lên thông số hệ thống điện như sau:

Qua đó, nhiệm vụ điều khiển hệ thống điện trong các hệ thống (hệ thống SCADA và EMS) và của những nhà quy hoạch là xác định giải pháp kinh tế nhất, nhanh nhất cho nên việc ứng dụng các giải thuật thích hợp để giải nhanh các bài toán tối ƣu (OPF) với nhiều thông số có tính phi tuyến cao, nhiều ràng buộc trong hệ thống điện có thiết bị FACTS cho đến nay vẫn là vấn đề cần thiết.

Tóm tắt một số bài báo công trình nghiên cứu có liên quan

 Nhúm Jakob Vesterstrứm, Ren´e Thomsen A Comparative Study of

Differential Evolution, Particle Swarm Optimization, and Evolutionary Algorithms on Numerical Benchmark Problems Bài báo đánh giá hiệu suất của giải thuật DE, PSO và EAs liên quan đến ứng dụng chung của kỹ thuật tối ƣu hóa Việc so sánh đƣợc thực hiện trên một tập với 34 vấn đề đƣợc sử dụng rộng rãi nhƣ tiêu chuẩn kiểm tra Benchmark Kết quả từ nghiên cứu của cho thấy DE thường nhanh hơn so với các thuật toán khác, nó là đơn giản, mạnh mẽ, hội tụ nhanh chóng và tìm thấy lời giải tối ƣu gần nhƣ trong mọi trường hợp Thuật toán thể hiện sự vượt trội so với PSO và EAs trên phần lớn các vấn đề Benchmark Trong số các thử nghiệm, có nhận xét thuật toán DE xứng đáng có thể đƣợc coi là tuyệt vời cần lựa chọn đầu tiên khi phải đối mặt với một vấn đề tối ƣu hóa mới cần giải quyết

Thiết bị bù tĩnh SVC Điện áp

UPFC Điện áp, góc, cảm kháng

 Nhóm Rainer Storn, Kenneth Price Differential Evolution – A Simple and Efficient Heuristic for Global Optimization over Continuous Spaces

Bài báo trình bày một cách tiếp cận để tìm cực tiểu các hàm phi tuyến và không khả vi Qua thử nghiệm mở rộng, thuật toán DE được chứng minh rằng nó là phương pháp mới hội tụ nhanh hơn và chắc chắn hơn so với nhiều phương pháp trong vấn đề tìm lời giải tối ưu toàn cục

Compared to Adaptive Simulated Annealing (ASA), the Annealed Nelder and Mead approach (ANM), and the Breeder Genetic Algorithm (BGA), the algorithm only requires controlling a few variables, making it robust, easy to use, and well-suited for parallel computing.

 Nhóm Rania Hassan, Babak Cohanim, Olivier de Weck, Gerhard Venter: A Comparison Of Particle SwarmOptimization and The Genetic Algorithm Bài báo trình bày nội dung so sánh phương pháp PSO và GA để tìm lời giải tối ƣu một số loại hàm mục tiêu chuẩn bằng cách phân tích thống kê, kiểm tra giả thuyết chính thức và kết quả cho rằng giải thuật PSO có cùng hiệu quả (tìm ra lời giải tối ƣu toàn cục thật sự) nhƣ là giải thuật di truyền GA, nhƣng với hiệu quả tính toán tốt hơn đáng kể, so sánh hiệu suất của GA và PSO đƣợc thực hiện bằng cách sử dụng một tập hợp của các vấn đề chuẩn nhƣ kiểm tra Benchmark cũng nhƣ các vấn đề tối ƣu hóa trong hai không gian hệ thống thiết kế

 Nhóm Samir SAYAH, Khaled ZEHAR Using Evolutionary Computation to Solve the Economic Load Dispatch Problem Bài báo áp dụng giải thuật tiến hóa để giải quyết vấn đề điều độ kinh tế của hệ thống điện với hàm mục tiêu là cực tiểu hóa tổng chi phí nhiên liệu của các nhà máy nhiệt điện với các ràng buộc thông thường có tính đến tổn hao Hệ thống IEEE 30 nút được kiểm tra sử dụng cho mục đích thử nghiệm và xác nhận Các kết quả thu được có so sánh với các phương pháp Newton, GPM, SLP, GA để chứng minh hiệu quả của giải thuật để tìm kiếm lời giải tối ƣu toàn cục với thời gian tính toán ngắn hơn

 NhómM.Vanitha1 and K.Thanushkodi2 Solution to Economic Dispatch Problem by Differential Evolution Algorithm Considering Linear Equality and Inequality Constrains Bài báo áp dụng giải thuật DE để giải quyếtvấn đề điều độ kinh tế hệ thống điện bằng cách xem xét cả ràng buộc tuyến tính và phi tuyến của hệ thống cho ba tổ máy và sáu tổ máy Kết quả đƣợc so sánh với các giải thuật GA, PSO và SA cho thấy sự hiệu quả của giải thuật để tìm đƣợc lời giải tối ƣu

 Nhóm Manisha Sharma, Manjaree Pandit*, Laxmi Srivastava Multi- area economic dispatch with tie-line constraints employing evolutionary approach Bài báo đánh giá và so sánh một số kỹ thuật tiến hóa để giải bài toán điều độ kinh tế nhiều vùng trong hệ thống điện Bài viết trình bày một so sánh mở rộng khả năng tìm kiếm và sự hội tụ giữa giải thuật tiến hóa vi phân (DE) và chiến lƣợc khác nhau của nó với giải thuật PSO, giải thuật PSO-TVAC để tìm lời giải cho bài toán điều độ kinh tế nhiều vùng cho hai và ba vùng của hệ thống điện với 4, 10 và 40 tổ máy Các kết quả đƣợc tìm thấy là tốt hơn so với kết quả một số công bố gần đây

 Nhóm G A Bakare, G Krost, G K Venayagamoorthy Comparative Application of DifferentialEvolution and Particle Swarm Techniques toReactive Power and Voltage Control Bài báo trình bày so sánh hai phương pháp tiếp cận giải thuật DE và giải thuật PSO để các bài toán tối ƣu phản kháng có điều khiển điện áp Kết quả bài báo có nhận xét giải thuật DE khả thi hơn cho các ứng dụng tính toán thời gian thực và áp dụng trong trung tâm điều khiển là phù hợp nhất

 Nhóm R.Balamurugan and S.Subramanian Self-Adaptive Differential Evolution BasedPower Economic Dispatch of Generators withValve-Point Effects and Multiple Fuel Options Bài báo trình bày kết quả áp dụng giải thuật DE để giải bài toán điều độ kinh tế hệ thống điện có xét đến điểm van công suất và đa nhiên liệu trong các nhà máy Giải thuật có so sánh kết quả với các phương pháp khác HNN (Hopfield Neural Network), AHNN (Adaptive Hopfield Neural Network), HGA (Hybrid Real Coded Genetic

Algorithm) cho thấy ƣu việt của giải thuật và tiềm năng của nó để giải quyết các vấn đề của điều độ hệ thống điện

Thuật toán tối ưu PSO và GA được so sánh dựa trên ứng dụng thiết kế bộ TCSC nhằm nâng cao độ ổn định của hệ thống điện như trong bài báo "So sánh thuật toán tối ưu bầy hạt và di truyền cho thiết kế bộ điều khiển dựa trên TCSC" của Sidhartha Panda và N P Padhy Mục tiêu là đánh giá hiệu suất tính toán và tốc độ hội tụ của cả hai thuật toán để xác định thuật toán phù hợp nhất cho việc thiết kế TCSC nhằm cải thiện độ ổn định hệ thống điện.

 Nhóm G Shaoyun and TS Chung Optimal active power flow incorporating FACTS devices with power flow control constraints Bài báo ứng dụng thuật toán LP để giải quyết vấn đề (OPF) có kết hợp thiết bị FACTS (bộ dịch pha và bù nối tiếp) đã được lắp đặt trước, bài báo đề xuất kết quả trên hệ thống IEEE 30 bus

 Nhóm A Arunya Revathi, N.S Marimuthu, P.S.Kannan and V Suresh Kumar Optimal Active Power Flow with Facts Devices Using Efficient Genetic Algorithm Bài báo trình bày ứng dụng thuật toán di truyền cải tiến để giải bài toán OPF của hệ thống IEEE 30 bus có thiết bị FACTS (TCSC và TCPS) với hàm mục tiêu cực tiểu hóa chi phí nhiên liệu trong và có giữ các dòng công suất trong giới hạn an ninh hệ thống điện Bài báo có thêm đề xuất tìm vị trí lắp đặt tối ƣu thiết bị FACTS theo phân tích độ nhạy có để nâng cao giới hạn ổn định điện áp

 Nhóm T.S Chung, Y.Z Li A Hybrid GA Approach for OPF with

Consideration of FACTS Devices Bài báo đề xuất thuật toán di truyền là để giải bài toán OPF có thiết bị FACTS (TCSC và TCPS) của hệ thống IEEE 14 bus Bài báo cũng chỉ dừng lại với hàm mục tiêu cực tiểu hóa chi phí nhiên liệu trong đó có giữ các dòng công suất trong giới hạn an ninh hệ thống điện

 Nhóm K.chandrasekaran, K.arul Jeyaraj, Sahayasenthamil, Dr

M.saravanan A new method to incorporate facts devicesin optimal power flow using particle swarmoptimization Bài báo giới thiệu giải thuật

PSO cho bài toán OPF của hệ thống IEEE 30 bus có thiết bị FACTS (TCSC và TCPS) với hàm mục tiêu cực tiểu hóa chi phí nhiên liệu trong và tìm vị trí lắp đặt tối ƣu thiết bị FACTS theo phân tích độ nhạy có để nâng cao giới hạn ổn định điện áp Kết quả có đối chiếu so sánh với giải thuật di truyền cho thấy ƣu thế của giải thuật PSO nhƣng chƣa xét đến chi phí đầu tƣ thiết bị FACTS cũng nhƣ xét đến điểm van công suất

 Nhóm K Shanmukha Sundar, H.M Ravikumar Selection of TCSC location for secured optimal power flow under normaland network contingencies Bài báo giới thiệu phương pháp lựa chọn vị trí lắp đặt TCSC trong điều kiện vận hành bình thường và trong điều kiện tình trạng khẩn cấp thông qua các chỉ số Thermal Capacity Index (TCI) và Chỉ số Contingency Capacity Index (CCI) Lời giải cho bài toán tối ưu sử dụng phương pháp lập trình tuyến tính đƣợc kiểm tra trên hệ thống IEEE6 nút, IEEE 14 nút và

IEEE118 nút và kết quả mô phỏng được trình bày để xác nhận các phương pháp đƣợc đề xuất

 Lê Đình Lương Ứng dụng thuật toán PSO cho phân bố tối ưu công suất trong hệ thống điện Luận văn thạc sĩ 7/2009, Thƣ viện đại học quốc gia

Tầm quan trọng của vấn đề nghiên cứu

Bài toán phân bố công suất tối ƣu (Optimal Power Flow-OPF) đã đƣợc thiết lập nhằm nâng cao khả năng tận dụng hệ thống điện hiện có mà không cần phải nâng cấp cải tạo

Bài toán OPF đã có lịch sử phát triển rất lâu Rất nhiều phương pháp, rất nhiều thuật toán được đưa ra để giải quyết bài toán này chẳng hạn như: phương pháp cổ điển (phương pháp điểm suy nội, Newton-Raphson, Quy hoạch tuyến tính (Linear Progrmaming), Quy hoạch phi tuyến (Nonlinear Progrmaming), Tabu Search, SA-Simulated Annealing…), phương pháp quy hoạch tiến hóa (GA-Genetic

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã đóng góp đáng kể vào việc giải quyết các vấn đề phức tạp của tối ưu hóa dòng chảy công suất (OPF) bằng các phương pháp như thuật toán di truyền (GA), kết hợp tìm kiếm có giới hạn/thuật toán ủ mô phỏng (TS/SA), lập trình tiến hóa (EP), tối ưu hóa bầy hạt (PSO), tìm kiếm hài hòa (HS) và tối ưu hóa chênh lệch (DE) Các phương pháp lai cũng phát triển mạnh mẽ, kết hợp ưu điểm của các kỹ thuật khác nhau, chẳng hạn như tính đơn giản, khả năng hội tụ nhanh và độ chính xác cao, dẫn đến hiệu quả tối ưu vượt trội.

Mục tiêu tối ƣu thuật toán để giải bài toán (OPF) là tìm điểm hoạt động ở trạng thái xác lập để cực tiểu chi phí phát điện, tổn hao, tổng độ lệch điện áp,cải thiện độ ổn định điện áp… hoặc tối đa hóa phúc lợi xã hội, khả năng truyền tải công suất trong giới hạn cho phép chấp nhận đƣợc của những giới hạn về công suất tác dụng, phản kháng, giới hạn dòng công suất đường dây, đầu ra của các thiết bị

Theo truyền thống, các phương pháp tối ưu hóa cổ điển đã được để giải quyết có hiệu quả bài toán OPF nhƣng gần đây hơn với thực tiễn của hệ thống năng lƣợng được quản lý thông qua thị trường kinh tế đã làm bài toán OPF trở nên phức tạp

Thuật toán DE đƣợc thực hiện thành công bởi Rainer Storn and Kenneth Price vào năm 1995, họ đã cho thấy rằng thuật toán DE là một công cụ mạnh mẽ để giải bài toán đa mục tiêu để cực tiểu hóa các hàm phi tuyến, không khả vi trong không gian liên tục thích hợp giải các bài toán tối ƣu trong hệ thống điện

Theo đánh giá của [9], [11] thì giải thuật DE có những ƣu điểm tính toán nhanh với nhiều hàm mục tiêu so với phương pháp khác nên sẽ là đối tượng thích hợp để nghiên cứu bài toán OPF trong hệ thống điện.

Nhận xét chung và hướng tiếp cận

Thuật toán tối ưu "Differential Evolution" (DE) và "Harmony Search" (HS) đã được áp dụng thành công trong tối ưu hóa hệ thống điện DE nổi bật với sự đơn giản, tốc độ nhanh và khả năng tìm kiếm cục bộ, phù hợp với các bài toán phi tuyến trong hệ thống điện Trong khi đó, HS mô phỏng quá trình ngẫu hứng sáng tác nhạc để tìm kiếm các giải pháp tối ưu, đã chứng minh hiệu quả trong giải quyết các vấn đề phức tạp Gần đây, HS được sử dụng để giải quyết bài toán tối ưu dòng chảy điện (OPF) nhưng vẫn còn hạn chế.

Trong luận văn này, thêm một thuật toán lai DEHS đƣợc đề xuất bằng cách kết hợp các cơ chế của cả DE và HS Thứ nhất, các hoạt động điều chỉnh độ cao của HS ban đầu đƣợc phối hợp với cơ chế đột biến vi phân để nâng cao khả năng tìm kiếm Thứ hai, việc xem xét bộ nhớ và tăng cường hoạt động của tỷ lệ lựa chọn giá trị lân cậnđều sử dụng để tăng cường khả năng tìm kiếm So với HS thông thường, việc sử dụng các cơ chế đột biến vi phân và trao đổi chéo có thể tăng cường khả năng tìm kiếm khai thác trong DEHS Các DEHS có thể kế thừa từ các yếu tố nhƣ nhiều cá nhân như số lượng các kích thước khi tạo ra một cá nhân mới để tăng cường khả năng tìm kiếm.

Đối tƣợng

Hầu hết các phương pháp tối ưu hóa hiện tại gặp ba vấn đề chính: khó đưa ra lời giải tối ưu, dựa trên giả định sai về tính liên tục và khả vi của hàm mục tiêu, và không áp dụng được cho biến rời rạc Do đó, để giải quyết những vấn đề này và phù hợp với các bài toán thực tế phức tạp, các phương pháp dựa trên trí thông minh nhân tạo và tiến hóa là lựa chọn tối ưu.

Luận văn giới thiệu lời giải cho bài toán OPF sử dụng thuật toán DE và DE cải tiến DEHS, đây là phiên bản cải tiến mới của DE đƣợc Rainer Storn và Kenneth

Thuật toán Price được đề xuất và đã ứng dụng thành công cho nhiều bài toán tối ưu ở các lĩnh vực khác nhau Đây là một công cụ mạnh mẽ trong việc giải bài toán với mục tiêu cực tiểu hóa các hàm phi tuyến, không khả vi trong các không gian liên tục.

Giống nhƣ các thuật toán tiến hóa khác, thế hệ đầu tiên đƣợc khởi tạo ngẫu nhiên và tiếp tục các thế hệ phát triển thông qua ứng dụng của một số toán tử tiến hóa cho đến khi một tiêu chí hội tụ đƣợc đáp ứng Kết quả áp dụng thuật toán DE, DEHS được so sánh với các bài báo khác để thấy được tính hiệu quả của phương pháp.

Mục tiêu của đề tài

Luận văn này giới thiệu thuật toán DE, đề xuất phương pháp cải tiến của DE, ứng dụng chúng để giải các bài toán OPF có xét đến trường hợp có và không có thiết bị FACTS So sánh kết quả thu được với các phương pháp khác Các loại thiết bị FACTS đƣợc xem xét là: TCSC, SVC và TCPS

Thuật toán sẽ thử nghiệm trên hệ thống IEEE 30 nút và IEEE 57 nút chuẩn

Kết quả lời giải có so sánh với phương pháp tuyến tính (LP) và các giải thuật tiến hóa (EP), giải thuật tiến hóa cải tiến (IEP), giải thuật Hybrid Tabu Search and Simulated (TS/SA) và giải thuật di truyền (GA), giải thuật bầy đàn (PSO), đã đƣợc phát triển và ứng dụng rộng rãi hiện nay

Từ đó đề xuất giải quyết một số vấn đề còn tồn tại nhƣ là cực tiểu tổng chi phí nhiên liệu phát điện theo các ràng buộc có xét đến hàm nhiên liệu trơn, điểm van công suất và xem xét trường hợp lựa chọn vị trí, tìm kiếm thông số điều khiển thiết bị FACTS thích hợp.

Phạm vi và giới hạn

Các vấn đề tối ưu dòng chảy công suất (OPF) được xem xét trong các trường hợp có hoặc không có thiết bị FACTS như TCSC, TCPS và SVC Bài toán OPF với thiết bị FACTS có hàm mục tiêu là cực tiểu tổng chi phí nhiên liệu phát điện, tuân theo các ràng buộc về hàm nhiên liệu trơn, điểm van công suất, tổn hao, độ lệch điện áp và độ ổn định điện áp Thuật toán tiến hóa vi phân (DE) với chiến lược DEHS được sử dụng để giải bài toán OPF có thiết bị FACTS Thuật toán được thử nghiệm trên hệ thống IEEE 30 nút, với vị trí đặt thiết bị FACTS được xác định theo nguyên lý min-cut trong cả chế độ vận hành bình thường và tình trạng khẩn cấp N-1.

Cấu trúc luận văn

Chương 1: Giới thiệu tổng quan về vấn đề trong luận văn, về mục tiêu và phạm vi nghiên cứu của đề tài

Chương 2: Giới thiệu tổng quan về bài toán OPF cũng như các phương pháp đã đƣợc áp dụng để giải quyết bài toán

Chương 3: Giới thiệu về thiết bị FACTS, nguyên lý điều khiển dòng công suất và phương pháp lựa chọn vị trí thích hợp để đặt thiết bị FACTS

Chương 4: Thành lập bài toán OPF dưới dạng toán học có thiết bị FACTS

Chương 5: Giới thiệu phương pháp DE, DE cải tiến DEHS và áp dụng chúng để giải bài toán OPF trong hệ thống điện

Chương 6: Kết quả tính toán của bài toán OPF của hệ thống điện IEEE 30 nút và IEEE 57 nút Kết quả đƣợc so sánh với các bài báo khác để thấy đƣợc tính ƣu việt của thuật toán DE và DEHS và nhận xét đƣợc ƣu thế của DEHS hơn DE Từ đó áp dụng thuật toán DEHS để giải bài toán OPF của lưới điện có thiết bị FACTS trong chế độ bình thường và chế độ tình trạng khẩn cấp

Chương 7: Đánh giá thuật toán thông qua kết quả có kết luận rút ra từ nghiên cứu và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo

TỔNG QUAN CÁC BÀI TOÁN PHÂN BỐ TỐI ƯU CÔNG SUẤT VÀ PHƯƠNG PHÁP ÁP DỤNG

Tổng quan về bài toán OPF

Ý tưởng của OPF được giới thiệu vào đầu những năm 1960 được ứng dụng rộng rãi trong hệ thống điện, điều khiển thời gian thực, lập quy hoạch OPF là cần phải đƣợc tìm thấy để tối ƣu hóa hàm mục tiêu Và bài toán OPF có sẵn ở hầu hết các hệ thống quản lý năng lƣợng hiện nay (EMS)

Vấn đề đặt ra của bài toán OPF nói chung là cực tiểu hóa hàm mục tiêu có ràng buộc min F(x,u) với các ràng buộc g(x,u)=0 và h(x,u)