Báo cáo khoa học: " TỐI ƯU HÓA VỊ TRÍ ĐẶT VÀ CÔNG SUẤT PHÁT CỦA NGUỒN PHÂN TÁN TRÊN MÔ HÌNH LƯỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI 22KV" ppt

TỐI ƯU HÓA VỊ TRÍ ĐẶT VÀ CÔNG SUẤT PHÁT CỦA NGUỒN PHÂN TÁN TRÊN MÔ HÌNH LƯỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI 22KV OPTIMAL PLACEMENT AND SIZING OF DISTRIBUTED GENENATION ON THE 22KV DISTRIBUTION NETWORK

TỐI ƯU HÓA VỊ TRÍ ĐẶT VÀ CÔNG SUẤT PHÁT CỦA NGUỒN PHÂN TÁN TRÊN MÔ HÌNH LƯỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI 22KV

OPTIMAL PLACEMENT AND SIZING OF DISTRIBUTED

GENENATION ON THE 22KV DISTRIBUTION NETWORK

LÊ KIM HÙNG

Đại học Đà Nẵng

LÊ THÁI THANH

Điện lực Phú Yên

TÓM TẮT

Nguồn phân tán DG (distributed generation) là nguồn phát được lắp đặt gần nơi tiêu thụ điện năng nên loại trừ được những chi phí truyền tải và phân phối không cần thiết Hơn nữa, nó có thể giảm việc sử dụng nhiên liệu hóa thạch, tăng cường tính linh hoạt của nguồn điện và độ tin cậy cấp điện, giảm tổn thất và cải thiện điều kiện điện áp đường dây phân phối Bài báo mô tả cách sử dụng giải thuật di truyền để tìm ra vị trí đặt và công suất phát tối ưu của nguồn phân tán trên mô hình lưới điện phân phối 22kV Tổn thất công suất được cực tiểu hóa trong khi dạng điện áp đường dây được cải thiện tốt hơn

ABSTRACT

Distributed generation is electric power source sited close to electricity consumption places thus eliminating the unnecessary transmission and distribution costs In addition, DG can reduce the use of fossil fuels, add versatility

of source and reliability of power supply, reduce power losses and improve the distribution feeder voltage conditions This article describes how genetic algorithms can be used to find the optimal location and power of distributed generation on the 22KV distribution network Power losses are minimized while the line voltage profile is improved better

1 Đặt vấn đề:

Nguồn phân tán sẽ ngày càng

được ứng dụng nhiều trong lưới điện

phân phối tương lai vì những lý do

chính sau: thứ nhất là do việc thị trường

điện đã mở cửa cho các nhà đầu tư tham

gia ở tất cả các dạng nguồn năng lượng,

thứ hai đó là các nguồn năng lượng hóa

thạch đang ngày càng cạn kiệt trong khi

ý thức bảo vệ môi trường của người dân

tăng lên Một lý do nữa đó là tình trạng

bão hòa của các mạng điện hiện có cùng

với sự phát triển rất nhanh của nhu cầu Hình 1: Các loại DG kết nối vào hệ thống điện

phụ tải trong khi việc xây dựng các nguồn phát truyền thống công suất lớn cần nhiều thời gian

Khuynh hướng này được tạo ra còn bởi những hiệu quả chính mà DG mang lại

khi tham gia vào lưới phân phối Khách hàng sử dụng DG để giảm bớt gánh nặng công

suất vào giờ cao điểm, giảm tổn hao đường dây, cải thiện chất lượng điện năng, tăng cường độ tin cậy và thân thiện với môi trường Nhà cung cấp sử dụng DG để giảm áp lực

về đầu tư cải tạo lưới điện, giảm chi phí nhiên liệu, chi phí vận hành và các yêu cầu dự phòng

Bài toán vị trí đặt và công suất phát tối ưu của DG là một sự chọn lựa hấp dẫn đối với việc lập kế hoạch mở rộng và phát triển lưới điện phân phối trong tương lai Những nguồn phân tán có thể được đặt một cách có chiến lược trong lưới điện nhằm giảm tổn thất năng lượng, cải thiện dạng điện áp và nâng cao độ tin cậy cấp điện

BIOMA CHP

Hình 2: Các nguồn phân bố sử dụng năng lượng tái tạo chủ yếu

2 Ảnh hưởng của DG đến sự vận hành lưới điện phân phối:

Kỹ thuật tạo ra DG có thể được phân thành 4 loại chính là động cơ đốt trong, máy phát tuabin khí, pin nhiên liệu

và các nguồn năng lượng tái

tạo DG tái tạo đang được thúc

đẩy phát triển nhờ hiệu quả tác

động đến môi trường, chủ yếu

như: Pin quang điện

(Photovoltaics); Nguồn gió

(Wind Farm); Tổ hợp nhiệt–

điện CHP; Pin nhiên liệu (Fuel

cell); Năng lượng sinh khối

(Biomass)

Tùy thuộc vào cấu

trúc của lưới điện mà sự ảnh hưởng của DG là khác nhau: Thứ nhất, lưới điện phân phối

bị giới hạn bởi những ràng buộc về ổn định điện áp và khả năng tải của đường dây, thiết

bị Thứ hai đó là các tiêu chuẩn cơ bản cho phép kết nối vào lưới điện phân phối (tiêu chuẩn về cấp điện áp, tần số…) bị ảnh hưởng bởi kỹ thuật và công nghệ chế tạo DG [1]

Khi số lượng DG tham gia nhiều trong lưới điện sẽ có thể nâng cao chất lượng điện áp vận hành, cung cấp điện áp hỗ trợ trong suốt quá trình sự cố để cải thiện độ võng điện áp trên đường dây Hơn nữa, DG nâng cao được độ tin cậy cấp điện rõ rệt khi một máy phát dự phòng khởi động chỉ trong vòng 2 phút Tuy nhiên, những vấn đề khác có thể nảy sinh như:

- Gây ra sự gia tăng độ lớn toàn bộ các dòng điện chảy trong mạng, điều này dẫn

đến những phần tử trong mạng sẽ gần đạt đến giới hạn nhiệt độ của chúng

- Gây ra các dao động điện áp, độ võng điện áp và điện áp bước có giá trị lớn trên

lưới điện trong suốt quá trình vận hành, khởi động hay dừng do sự cố của DG [2]

- Tạo ra sự méo dạng sóng hài trên lưới điện do các bộ biến đổi điện tử công suất

hiện đại giao tiếp với lưới điện

- Làm tăng mức độ dòng sự cố do tổng trở sự cố bị giảm khi DG mắc song song với lưới điện

- Rơle của máy cắt bảo vệ đường dây không đo lường đúng dòng sự cố thực [2]

- Phạm vi hoạt động của Rơle tổng trở bị giảm [2]

68

- Dòng chảy công suất trên lưới thay đổi hướng của nó so với ban đầu nếu công suất phát của nguồn phát lớn

hơn công suất phụ tải cục bộ

tại nơi nó được gắn vào

- Việc cắt không cần

thiết đối với DG do ảnh

hưởng của những sự cố ngắn

mạch trên đường dây liền

kề

- Tình trạng vận

hành cô lập của một phần

lưới với lưới điện chính

đang cung cấp, phần lưới bị

cô lập vẫn tiếp tục vận hành

và được cung cấp bởi nguồn

phát DG kết nối với nó Tuy

nhiên, đây là tình trạng vận

hành không đảm bảo ổn

định được cả tần số và điện áp

3 Bài toán xác định vị trí đặt và công suất

phát tối ưu của DG trên lưới điện phân

phối:

Trong phần này, phương pháp tìm ra vị

trí đặt và công suất phát tối ưu của DG trên

lưới điện phân phối được trình bày Giải thuật

di truyền (GA) là một giải thuật tự tìm kiếm

được ứng dụng nhiều trong việc giải quyết các

bài toán tối ưu tổ hợp (thuận lợi của giải thuật

di truyền là có khả năng tránh được tối ưu cục

bộ) nên sẽ được sử dụng để giải quyết bài toán

Chương trình tính toán được thực hiện

trên môi trường phần mềm Matlab, tính toán

cho một mô hình lưới điện phân phối 22kV là

một đường dây có 20 nút tải tập trung như hình

3 và Bảng 1

Mục tiêu của việc tính toán là tìm ra vị

trí đặt và công suất phát tối ưu của nguồn phân

tán để cực tiểu hóa tổng tổn thất công suất tác

dụng trên đường dây tại thời gian cao điểm của

chu kỳ phụ tải ngày đêm, đồng thời thỏa mãn

các điều kiện ràng buộc cân bằng và một số các

ràng buộc không cân bằng như:

- Điện áp vận hành tại các nút nằm

trong giới hạn cho phép là ± 5%Uđm

15 16 12

14

13

17

19

18

20 21

1

Thanh cái 22kV

Hình 3: Lưới điện phân phối 22kV với 20 nút tải tập trung

Nút đầu cuốiNút Điện trở (ohm)

Điện kháng X (ohm)

Công suất tải tại nút cuối (MVA)

1 2 0.066 0.133 0.7 + 0.4j

2 3 0.291 0.592 0.8 + 0.5j

3 4 0.335 0.681 0.9 + 0.6j

4 5 0.306 0.621 1 + 0.7j

5 6 0.320 0.651 0.8 + 0.6j

6 7 0.262 0.533 0.9 + 0.7j

7 8 0.349 0.710 1 + 0.6j

2 9 0.291 0.592 0.7 + 0.4j

9 10 0.306 0.621 1 + 0.8j

10 11 0.277 0.562 1.1 + 0.9j

3 12 0.291 0.592 0.8 + 0.5j

12 13 0.335 0.681 0.9 + 0.6j

13 14 0.247 0.503 1 + 0.7j

12 15 0.262 0.533 1.1 + 0.8j

15 16 0.320 0.651 1.2 + 0.7j

16 17 0.291 0.592 1.3 + 0.8j

5 18 0.218 0.444 0.8 + 0.5j

18 19 0.379 0.769 0.9 + 0.7j

Bảng 1: Thông số kỹ thuật lưới điện

- Công suất tác dụng và công suất phản kháng đầu ra của DG nằm trong giới hạn công suất khả phát, Skhảphát = 1.8 + 0.9 (MVA)

- Số nguồn phát được lắp đặt trên lưới không vượt quá tổng số nguồn phát cho phép lớn nhất (Nmax = 5 nguồn)

* Những giả thiết được xem xét khi giải bài toán:

- Lưới điện phân phối được cho là hệ thống 3 pha đối xứng

- Tất cả phụ tải không tăng đột biến và chỉ biến thiên trong khoảng thời gian rời rạc

- Các nguồn phát DG được điều khiển phát với hệ số công suất không đổi

3.1 Thực hiện giải thuật di truyền giải quyết bài toán:

Thuật giải di truyền, cũng như các thuật toán tiến hóa nói chung, hình thành dựa trên quan niệm cho rằng quá trình tiến hóa tự nhiên (sinh sản và chọn lọc tự nhiên) là hoàn hảo nhất, hợp lý nhất, và tự nó đã mang tính tối ưu Giải thuật di truyền là một tiến trình nghiên cứu đánh giá một quần thể với một tập hợp lớn các cá thể (nghiệm) khởi tạo ban đầu Mỗi cá thể tương ứng là một chuỗi nhiễm sắc thể được mã hóa thành chuỗi bit nhị phân [0, 1] với chiều dài cố định Nói một cách khác, mỗi biến quyết định của bài toán sẽ được mã hóa dưới dạng một chuỗi con bít nhị phân và số lượng biến quyết định của bài toán tương ứng với số lượng các chuỗi con được nối với nhau thành một dãy để tạo nên một chuỗi nhiễm sắc thể của mỗi cá thể Ví dụ một bài toán có 2 biến x1 và x2, có thể được sắp xếp vào cấu trúc nhiễm sắc thể theo cách sau:

Trong suốt quá trình

tái sản xuất (chọn lọc, lai

ghép và đột biến), mỗi cá thể

được ấn định một giá trị độ

thích nghi được tính toán từ hàm mục tiêu nào đó Độ thích nghi cho biết nhiễm sắc thể tốt hơn hay kém hơn các nhiễm sắc thể khác, giá trị độ thích nghi càng cao thì nhiễm sắc thể càng được đánh giá tốt và được chọn lựa thiên vị hơn, nghĩa là có xác xuất chọn lựa kết

đôi với nhau để sinh sản cao hơn so với những cá thể có độ thích nghi bé hơn

Việc biểu diễn và thực hiện giải thuật di truyền đối với bài toán được dự kiến như sau:

* Công suất phát đầu ra mỗi nguồn phát được biểu diễn bởi một chuỗi G gồm 5 bít nhị phân Bít đầu tiên biễu diễn trạng thái của máy phát (1 là mở, 0 là tắt), 4 bít còn lại biễu diễn mức công suất phát của máy phát, rời rạc giữa 1/16 và 100% công suất khả phát

Skhảphát Ví dụ: Chuỗi G = [10000] biễu diễn máy phát đang làm việc với dung lượng cực tiểu; G = [00000] biễu diễn máy phát không vận hành; chuỗi G = [11111] biễu diễn máy phát đang làm việc với dung lượng cực đại

Một chuỗi nhiễm sắc thể S thể hiện vị trí đặt và công suất phát của DG tại các nút được xác định gồm sự ghép nối của 20 chuỗi G Chuỗi S chứa 20 (nút) x 5 (bít trên mỗi nút) = 100 bít Chuỗi nhiễm sắc thể S chính là một cá thể trong quần thể mô tả vị trí đặt và công phát phát của nguồn phát DG trên lưới Chuỗi S được tìm thấy ở thế hệ cuối cùng tương ứng với giá trị hàm mục tiêu bé nhất chính là nghiệm cần tìm của bài toán

Giải thuật GA được thực hiện với quần thể ban đầu có 40 cá thể (mỗi cá thể là một chuỗi S khác nhau) Số thế hệ cực đại có thể được thiết lập là 300 Độ thích nghi của của mỗi cá thể được cho bởi hàm mục tiêu, trong đó xem xét mức độ phạt nếu điện áp tại

70

các nút vượt khỏi giới hạn cho phép, hay nếu số nguồn phát được lắp đặt trên lưới vượt quá tổng số nguồn phát cho phép lớn nhất Giá trị hàm mục tiêu f cho mỗi cá thể S là [5]:

f(S) = Ploss + C1δ1 + C2δ2

Ở đây, Ploss là tổng tổn thất công suất tác dụng trên lưới được tìm ra từ việc tính toán trào lưu công suất bằng phương pháp lặp Newton – Raphson

δ1 = max(0, Vmin – Vnút) + max(0, Vnút - Vmax)

C1: hệ số phạt nếu điện áp nút phụ tải Vnút vượt quá giới hạn cho phép

δ2 = max(0, N - Nmax)

C2: hệ số phạt nếu số nguồn phát trên nghiệm S lớn hơn số nguồn phát cho phép lớn nhất

3.2 Tóm tắt tiến trình giải thuật:

Tiến trình giải thuật có thể được tóm tắt như sau:

1 Đọc dữ liệu thông số lưới và các tham số của bài toán

2 Khởi tạo quần thể ban đầu gồm 40 cá thể S phù hợp với điều kiện ràng buộc vị trí và công suất phát giới hạn của bài toán Tính toán giá trị hàm mục tiêu f(Si) của mỗi cá thể

3 Bắt đầu tiến trình lặp đến thế hệ

thứ 300 (Max_Gen = 300) Bảng 2: Kết quả tính toán vị trí và công suất phát tối ưu Nút Công suất phát tối ưu của DG (MVA)

Tổng công suất phát của DG là ∑SG = 5.4 + 2.7j (MVA)

- Gắn giá trị độ thích nghi cho các

cá thể

- Tiến hành tiến trình chọn lọc, lai

tạo và đột biến đối với các cá thể

thuộc quần thể cha mẹ để sản

xuất ra một thế hệ mới gồm các

cá thể con S Bảng 3: So sánh tổn thất công suất tác dụng trên đường dây ở chế độ

vận hành bình thường khi chưa có DG và khi có DG

Chế độ vận hành

- Tính toán giá trị hàm

mục tiêu f(Si) của cá

4 Cá thể S với độ thích

nghi tốt nhất ở thế hệ cuối

cùng là nghiệm tối ưu

Vận hành bình thường chưa có DG 0.508 2.6 Vận hành bình thường khi có DG 0.211 1.1

3.3 Kết quả thực hiện:

Kết quả vị trí đặt

và công suất phát tối ưu

của 5 nguồn phát được

biểu diễn trên hình vẽ 4 và

trong bảng 2, hình vẽ 5 và

6 thể hiện dạng điện áp

trên đường dây trong chế

độ vận hành bình thường

khi chưa có DG và khi có

DG gắn vào các nút phụ tải

7, 8, 17, 20, 21 Kết quả

giảm tổn thất được cho

trong bảng 3

Độ giảm tổn thất ΔP trên đường dây là: 0.297MW

Tỷ lệ phần trăm giảm tổn thất ΔP trên đường dây là: 58.46%

14

13

46.67%Skhảphát

80%Skhảphát

12 15 16 17

1

Thanh cái 22kV

66.67%Skhả hát p

8

33.33%Skhảphát 18

20 21 19

72

Rõ ràng rằng, từ hình vẽ 6 ta nhận thấy điện áp tại các nút phụ tải trên đường dây trong trường hợp khi cĩ nguồn DG đều đảm bảo trị số nằm trong giới hạn cho phép ± 5%Uđm Khi chưa cĩ nguồn DG trong lưới, điện áp tại nút tải 21 (điểm cuối của đường dây nhánh rẽ 4) là 21,69kV thay vì là 22,41kV như khi cĩ nguồn DG Như vậy, sau khi DG được kết nối với lưới điện, điện áp trên các nút tải đã được điều chỉnh nâng cao hơn gần với điện áp định mức của lưới điện, tỷ lệ phần trăm tăng điện áp cao nhất tại nút tải 21 là 3,32% so với giá trị điện áp ban đầu khi chưa cĩ DG

4 Kết luận:

Việc kết hợp phương pháp Newton-Raphson trong tính tốn trào lưu cơng suất lưới điện và giải thuật di truyền giải các bài tốn tối ưu tổ hợp đã cung cấp một cách thức tìm ra các vị trí đặt và cơng suất phát tốt nhất cho một số lượng nguồn phân tán DG cho trước trên lưới điện phân phối Phương pháp này cho phép người vận hành cĩ thể nghiên cứu một mạng phân phối bất kỳ Người vận hành cĩ thể sử dụng những thơng tin về lưới điện phân phối cĩ sẵn để lập kế hoạch cho việc kết nối DG nhằm đạt mục tiêu giảm tổn thất, cải thiện dạng điện áp như mong muốn

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1] T Vu Van, M Espinoza ,B Pluymers, I Goethals, J Driesen, R Belmans, B De

Moor, “Optimal Placement and Sizing of Distributed Generator Units using Genetic

Optimization Algorithms”, Kasteelpark Arenberg 10, B-3001 Leuven (Heverlee),

Belgium, May 3, 2005

[2] Martin Geidl, “Protection of Power Systems with Distributed Generation: State of

the Art”, Power Systems Laboratory, Swiss Federal Institute of Technology (ETH)

Zurich, geidl@eeh.ee.ethz.ch, 20th July 2005

[3] Nguyễn Khoa Trình (2000), “Ứng dụng phần mềm matlab tính tốn chế độ xác lập

của hệ thống điện” (Luận văn thạc sỹ kỹ thuật)

[4] Nguyễn Đình Thúc (2000), “Trí tuệ nhân tạo - Lập trình tiến hĩa”, Nxb Giáo Dục [5] D Goldberg, “Genetic Algorithms in Optimization and Machine Learning”, Addison

Wesley, NewYork, 1989

1

12

2

11

17 14

21 8

3

5

21,5

21,8

22,1

22,4

22,7

23

23,3

Chiều dài đường dây (km)

Trục chính Nhánh rẽ 1 Nhánh rẽ 2 Nhánh rẽ 3 Nhánh rẽ 4

Hình 5: Dạng điện áp đường dây khi chưa cĩ DG Hình 6: Dạng điện áp đường dây khi cĩ DG

1

11*

2*

12*

17*

14*

21* 8*

3*

5*

21,5 21,8 22,1 22,4 22,7 23 23,3

Chiều dài đường dây (km)

Trục chính Nhánh rẽ 1 Nhánh rẽ 2 Nhánh rẽ 3 Nhánh rẽ 4