Nghiên cứu công nghệ xây dựng nhà máy điện năng lượng mặt trời tại tỉnh ninh thuận 2

iv TÓM TẮT LUẬN VĂN Luận văn này giới thiệu thuật toán ACO và các ứng dụng của thuật toán trong một số nghành kỹ thuật, các phƣơng pháp tối ƣu phân bố công suất trong hệ thống điện. Luận văn trình bày thuật toán ACO để giải quết bài toán phân bố tối ƣu công suất trong hệ thống điện. Thuật toán đã thành công trong việc tìm điểm tối ƣu với tốc độ hội tụ nhanh chóng. Luận văn áp dụng giải bài toán cho mạng điện IEEE 30 nút. Trong bài toán so sánh, nhận xét kết quả hội tụ của hàm chi phí và phân bố công suất tối ƣu tại các nút là tin cậy. kết quả đạt đƣợc của thuật toán cho thấy khả năng linh hoạt mạnh mẽ của thuật toán ACO trong việc giải bài toán tối ƣu toàn cục mà các phƣơng pháp tối ƣu khác khó đạt đƣợc. Giải thuật bài toán hoàn toàn có thể áp dụng trong mạng điện có số lƣợng nhà máy lớn. Tuy nhiên, thuật toán ACO cũng có những nhƣợt điểm là kết quả tính toán phụ thuộc nhiều vào thông số cài đặt thuật toán và kinh nghiệm của ngƣời lập trình, do đó mất nhiều thời gian và công sức để thử nghiệm và kiểm tra. v ABSTRACT This thesis introduces the ACO algorithm, the application of the ACO algorithm in a number of engineering disciplines the optimal flow power method in the power system. This thesis presents the ACO algorithm to solve the problem inclination optimal power flow in the power system. Algorithm was successful in finding the optimum point with rapid convergence rate. Thesis solve applied to IEEE 30 buses system.In comparison problems, comments convergence result of the cost function and optimal power distribution at the node is trusted. Results of the algorithm shows robust flexibility of ACO algorithms in solving global optimization problems that other optimization methods difficult to achieve. Algorithm problem can perfectly apply in electricity networks have a large number of plants. However, the ACO algorithm also has the drawback is that the calculation results depends on the settings and algorithms depends experienced programmers because it takes a lot of time and effort to test and inspect. vi MỤC LỤC Lý lịch khoa học i Lời cam đoan ii Lời cảm ơn iii Tóm tắt luận văn iv Abstract v Mục lục vi Danh sách các hình viii Danh sách các bảng ix Chữ viết tắt trong luận văn x CHUƠNG 1 TỔNG QUAN 1 1.1. Đặt vấn đề 1 1.2.Tóm tắt sơ lƣợc các bài báo khoa học có liên quan đến đề tài 2 1.3.Kết luận. 6 1.4. Ý nghĩa khoa học và điểm mới của luận văn. 6 1.5. Phạm vi nghiên cứu của luận văn. 7 1.6. Mục tiêu cần đạt đƣợc của luận văn. 7 CHƢƠNG 2 GIỚI THIỆU BÀI TOÁN OPF TRONG HỆ THỐNG ĐIỆN 8 2.1. Giới thiệu 8 2.2. Cơ sở toán học của bài toán OPF 9 2.2.1.Bài toán OPF theo định nghĩa 9 2.2.2.Biễu diễn toán học của bài toán OPF trong hệ thống điện. 9 2.2.3. Tổng quan về các phƣơng pháp cổ điển đã đƣợc áp dụng để giải bài toán OPF. 11 2.2.4.Phƣơng pháp dựa trên trí tuệ nhân tạo và tiến hóa 23 CHƢƠNG 3 GIỚI THIỆU THUẬT TOÁN ACO 28 3.1. Giới thiệu 28 vii 3.2. Thuật toán ACO 28 3.3. Ƣu điểm của thuật toán. 30 3.4. Ứng dụng thuật toán ACO. 31 3.5. Mô hình bài toán OPF áp dụng thuật toán ACO 31 3.5.1. Hàm mục tiêu 32 3.5.2. Ràng buộc cân bằng. 33 3.5.3. Ràng buộc không cân bằng 33 3.6. Mô tả phƣơng pháp tối ƣu của đàn kiến. 34 3.7. ACO áp dụng vào bài toán OPF 37 CHƢƠNG 4 ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN ACO VÀO GIẢI BÀI TOÁN PHÂN BỐ CÔNG SUẤT TỐI ƢU 42 4.1. Phân bố công suất tối ƣu trong mạng điện IEEE 30 nút[29] 42 4.2. Phân bố công suất tối ƣu trong mạng điện IEEE 26 nút [1] 52 4.3. Dữ Liệu Công Suất Phụ Tải và Công Suất Máy Phát 55 4.4. Dữ Liệu Đƣờng Dây. 56 4.5. Bảng so sánh ACO-OPF với GA-OPF [32] 60 CHƢƠNG 5 KẾT LUẬN 61 5.1.Tổng kết 61 5.2. Hƣớng Phát Triển Đề Tài 61 5.3. Lời Kết. 62 TÀI LIỆU THAM KHẢO 63 PHẦN PHỤ LỤC 67 viii DANH SÁCH CÁC HÌNH Hình 1.1: Biểu diễn mức điện áp ở mỗi nút của mạng IEEE 30 nút. 3 Hình 1.2: Biểu diễn mức điện áp cho mạng điện IEE 57 nút 4 Hình 3.1: Cách kiến thực tìm một con đƣờng ngắn nhất 29 Hình 3.2: Lƣu đồ giải thuật ACO áp dụng vào giải bài toán OPF 41 Hình 4.1: One line diagram – IEEE – 30 bus system 49 Hình 4.2: Hình vẽ mạng điện IEEE 26 – bus 60 ix DANH SÁCH CÁC BẢNG Bảng 1.1: Bảng so sánh kết quả với các phƣơng pháp khác 2 Bảng1.2: Comparison of the ACO-OPF with different evolutionary methods of optimization, viewpoint cost, losses and times of convergence 4 Bảng 1.3: So sánh kết quả và đóng góp của bài báo. 5 Bảng 4.1: Giới hạn công suất tác dụng phát mạng IEEE 30 buses[29] 43 Bảng 4.2: Dữ liệu nút điều chỉnh điện áp 43 Bảng 4.3: Đầu phân áp cho trong bảng, nút bên trái đƣợc giả thiết nút có đầu phân áp 43 Bảng 4.4: Số liệu công suất kháng tụ bù ngang 44 Bảng 4.5: Dữ liệu công suất phụ tải & công suất máy phát 44 Bảng 4.6: Dữ liệu đƣờng dây 45 Bảng 4.7: Kết quả so sánh mạng IEEE – 30 bus từ bài báo [30] July-December 2008 51 Bảng 4.8: So sánh ACO-OPF với các phƣơng pháp Genetic-OPF và EP-OPF[30] 52 Bảng 4.9: Dữ liệu nút điều chỉnh điện áp[1] 53 Bảng 4.10: Đầu phân áp, nút bên trái đƣợc giả thiết là nút có đầu phân áp 53 Bảng 4.11: Số liệu công suất kháng tụ bù ngang 54 Bảng 4.12: Giới hạn công suất tác dụng phát 54 x CHỮ VIẾT TẮT TRONG LUẬN VĂN ACO : Ant Colony Optimization ELD : Economic Load Dispatch OPF : Optimal Power Flow ES : Evolution Strategies GA : Genetic Algorithm IEEE : Institute of Electrical and electronic Engineering LP : Linear Programming NR : Newton-Raphson DE : Differential Evolution PSO : Particle Swarm Optimization EP : Evolutionary Programming Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS. Phan Thị Thanh Bình 1 HVTH: Nguyễn Tấn Dƣơng CHUƠNG 1 TỔNG QUAN 1.1.Đặt vấn đề Với nhịp độ tăng trƣởng của nền kinh tế và sự gia tăng dân số toàn cầu, nhu cầu sử dụng năng lƣợng không ngừng tăng lên trong đó năng lƣợng điện đóng vai trò then chốt. Song song đó, hệ thống điện cũng liên tục đƣợc mở rộng và phát triển cả về nguồn và các đƣờng dây truyền tải. Trong khi đó vấn đề khủng hoảng năng lƣợng và môi trƣờng là hai bài toán cần đƣợc xem xét hàng đầu khi phát triển nguồn năng lƣợng điện. Bên cạnh phát triển thêm nguồn mới thì việc vận hành các tổ máy sao cho hiệu quả và tin cậy nhất cũng là bài toán vô cùng quan trọng. Vận hành và điều khiển tốt hệ thống điện không chỉ mang lại hiệu quả về mặt kinh tế mà càng giúp phát triển bền vững cho nền năng lƣợng vua này. Do đặc điểm phân bố và nhu cầu phụ tải ở nƣớc ta là không đồng đều về không gian và thời gian. Phụ tải tập trung ở các thành phố lớn và các khu công nghiệp, thƣa thới ở nông thôn và miền núi. Cho nên dòng phân bố công suất trên đƣờng dây truyền tải cũng không đồng đều và thay đổi liên tục theo thời gian. Theo số liệu quan sát từ các công ty điện lực thì cùng một thời điểm trên hệ thống truyền tải có một số đƣờng dây bị quá tải trong khi các đƣờng dây khác vận hành non tải. Vì vậy ngƣời ta đặc ra bài toán phân bố công suất tối ƣu trong hệ thống điện.Đó là bài toán mà ngành điện lực phải tìm cách giải quyết từ rất lâu và đã dùng nhiều giải thuật khác nhau. Thông qua sự phát triển vƣợt bậc của công nghệ thông tin xuất hiện nhiều giải thuật khác nhau,giải thuật ACO, đây là giải thuật có nhiều ƣu điểm và đã đƣợc ứng dụng vào nhiều lĩnh vực, một trong những ứng dụng của thuật toán ACO là trong hệ thống điện. Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS. Phan Thị Thanh Bình 2 HVTH: Nguyễn Tấn Dƣơng Do vậy, việc sử dụng các thuật toán vận hành tối ƣu tổn thất công suất trong hệ thống điện đang là hƣớng nghiên cứu rất đƣợc nhiều ngƣời quan tâm. 1.2.Tóm tắt sơ lƣợc các bài báo khoa học có liên quan đến đề tài:  Optimal Power Flow Solution Using Ant Manners for Electrical Network. Boumediène ALLAOUA, Abdellah LAOUFI Bechar University, BP471BECHAR 08000 algeria elec_allaoua2bf@yahoo.fr [2] Bài báo này trình bày cách kiến và thông tin tập thể cho mạng lƣới điện. Giải pháp cho vấn đề tối ƣu dòng phân bố công suất của một hệ thống điện thông qua thuật toán ACO metaheuristic. Mục tiêu giảm tổng chi phí nhiên liệu của các máy phát. Bài báo đã chứng minh đƣợc kết qủa mô phỏng trên mạng điện IEEE 30 nút. Ƣu điểm của thuật toán. Bài báo cho thấy phƣơng pháp tối ƣu đàn kiến hội tụ một cách nhanh chóng để tối ƣu toàn cầu. So sánh kết quả và đóng góp của bài báo Bảng 1.1: Bảng so sánh kết quả với các phƣơng pháp khác Pmin [MW] Pmax [MW] Genetic- OPF EP-OPF ACO-OPF Pg 1 [MW] 50 200 178.0872 173.8262 177.8635 Pg 2 [MW] 20 80 48.722 49.998 43.8366 Pg 5 [MW] 15 50 21.454 21.386 20.8930 Pg 8 [MW] 10 35 20.954 22.63 23.1231 Pg 11 [MW] 10 30 11.768 12.928 14.0255 Pg 13 [MW] 12 40 12.052 12.00 13.1199 Power Loss [MW] 802.4484 802.5557 803.123 Generation cost [$/h] 9.6372 9.3683 9.4616 Time [sec] 315 51.4 20 Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS. Phan Thị Thanh Bình 3 HVTH: Nguyễn Tấn Dƣơng Hình 1.1: Biểu diễn mức điện áp ở mỗi nút của mạng IEEE 30 nút.  Ant Colony Optimization Applied on Combinatorial Problem for Optimal Power Flow Solution(của tác giả Brahim GASBAOUI and Boumediène ALLAOUA.)[3] Trong bài báo này hiệu quả và đáng tin cậy dựa trên phƣơng pháp tiến hóa để giải quyết vấn đề tối ƣu dòng công suất (OPF). Phƣơng pháp đề xuất sử dụng thuật toán tối ƣu đàn kiến(ACO) để tối ƣu thiết lập các biến kiểm soát vấn đề OPF. Hàm mục tiêu khác nhauđã đƣợc xem xét để giảm thiểu chi phí nhiên liệu, điện áp vàđể tăng cƣờng ổn định điện áp. Phƣơng pháp đề xuất đã đƣợc thử nghiệm và kiểm tra vớimục tiêu khác nhau để chứng minh hiệu quả và mạnh mẽ của thuật toán. Kết quả xác nhậntiềm năng của phƣơng pháp đề xuất và cho thấy hiệu quả và tính ƣu việt của phƣơng pháp so với phƣơng pháp cổ điển và thuật toán di truyền.Phƣơng pháp đề xuất đã đƣợc kiểm tra và thử nghiệm trên hệ thống tiêu chuẩn IEEE 57 bus, với 7 máy phát. Ƣu điểm của giải thuật mà tác giả đã đề cập là độ an toàn và nhanh chóng hội tụ, thời gian thực hiện kết nối thấp hơn so với các giải thuật khác. So sánh kết quả và đóng góp của bài báo Áp dụng thuật toán ACO vào hệ thống điện IEEE 57 nút. [...]... 𝑗 = = 𝜕 2 𝐿∗ 2 𝑉 2 𝜕𝑉 𝑗 𝜕𝑉 𝑘 𝜕 2 𝐿∗ 𝜕𝑉 𝑗 𝜕𝜃 𝑘 𝜕 2 𝐿∗ 𝜕𝑉 𝑗 𝜕𝜃 𝑗 2 𝜃 𝑖 2 𝜕𝑉 𝑗 𝜕𝐿 𝜕𝜃 𝑗 = 𝜕 2 𝐿∗ 𝜕 2 𝐿∗ 𝜕𝐿 𝜕 2 𝐿∗ 𝜕𝜃 𝑗 𝜕𝜃 𝑘 𝑁𝑙 𝑙=1 𝑟 𝑝𝑙 𝑊 𝑝𝑙 +2 𝑁𝑙 𝑙=1 𝑟 𝑝𝑙 𝑊 𝑝𝑙 2 𝐿 𝜕𝑉 𝑖 = = = = +2 2 +2 2 𝐿 𝜕𝜃 𝑖 = 2 𝜕𝜃 𝑗 𝜕𝜃 𝑘 𝑊 𝑝𝑙 2 𝑃 𝑙 𝜕𝑉 𝑖 2 + 𝜕𝑃 𝑙 2 2 𝑃 𝑙 +2 𝑁𝑙 𝑙=1 𝑟 𝑝𝑙 𝑊 𝑝𝑙 2 𝑃 𝑙 𝜕𝑉 𝑗 𝜕𝜃 𝑘 +2 𝑁𝑙 𝑙=1 𝑟 𝑝𝑙 𝑊 𝑝𝑙 2 𝑃 𝑙 𝜕𝑉 𝑗 𝜕𝜃 𝑗 𝑁𝑙 𝑙=1 +2 𝑟 𝑝𝑙 𝑁𝑙 𝑙=1 𝑊 𝑝𝑙 𝑟 𝑝𝑙 2 𝑃 𝑙 𝜕𝜃 𝑖 2 𝑊 𝑝𝑙 𝜕𝑃 𝑙 𝜕𝑃 𝑙 𝜕𝑉 𝑗 𝜕𝜃 𝑘 + + (2. 55) 𝜕𝑉... +2 𝑁 𝑖=1 𝑟 𝑃𝑖 𝑊 𝑃𝑖 +2 𝑁 𝑖=1 𝑟 𝑃𝑖 𝑊 𝑃𝑖 𝜕𝑃 𝑖 𝜕𝑉 𝑗 𝜕𝑃 𝑖 𝜕𝜃 𝑗 + 𝑟 𝑄𝑖 𝑊 𝑄𝑖 + 𝑟 𝑄𝑖 𝑊 𝑄𝑖 𝜕𝑄 𝑖 𝜕𝑉 𝑗 + 𝑟 𝑉𝑗 𝑊 𝑉𝑗 (2. 24) 𝜕𝑄 𝑖 (2. 25) 𝜕𝜃 𝑗 Hessian matrix 2 𝐿 𝜕𝑉 𝑖 2 = 2 𝐹 𝜕𝑉 𝑖 2 +2 𝑁 𝑖=1 𝑟 𝑝𝑖 𝑊 𝑃𝑖 2 𝑃 𝑖 𝜕𝑉 𝑖 2 + 2 𝜕𝑃 𝑖 𝜕𝑉 𝑖 2 +2 𝑁 𝑖=1 𝑟 𝑄𝑖 𝑊 𝑄𝑖 2 𝑄 𝑖 𝜕𝑉 𝑖 2 + 𝜕𝑄 𝑖 𝜕𝑉 𝑖 2 2𝑟 𝑉𝑗 2 𝐿 𝜕𝑉 𝑗 𝜕𝑉 𝑘 𝜕𝑄 𝑖 𝜕𝑄 𝑖 𝜕𝑉 𝑗 𝜕𝑉 𝑘 2 + (2. 26) = 2 𝐹 𝜕𝑉 𝑗 𝜕𝑉 𝑘 +2 𝑁 𝑖=1 𝑟 𝑝𝑖 𝑊 𝑝𝑖 2 𝑃 𝑖 𝜕𝑉 𝑗 𝜕𝑉 𝑘 + ,j≠ 𝑘 𝜕𝑃 𝑖 𝜕𝑃 𝑖 𝜕𝑉 𝑗 𝜕𝑉 𝑘 +2. .. 𝜕𝑃 𝑖 𝜕𝑃 𝑖 + 𝜕𝑉 𝑗 𝜕𝜃 𝑗 𝑁 𝑖=1 +2 𝜕𝑉 𝑗 𝜕𝑉 𝑘 𝑟 𝑄𝑖 𝑊 𝑄𝑖 2 𝑄 𝑖 𝜕𝑉 𝑗 𝜕𝜃 𝑗 , + (2. 29) 2 𝐹 𝜕𝜃 𝑖 + 2 +2 𝑁 𝑖=1 𝑟 𝑝𝑖 𝑊 𝑝𝑖 2 𝑃 𝑖 𝜕𝜃 𝑖 2 + 2 𝜕𝑃 𝑖 𝑁 𝑖=1 +2 𝜕𝜃 2 𝑖 𝑟 𝑄𝑖 𝑊 𝑄𝑖 2 𝑄 𝑖 𝜕𝜃 𝑖 2 + 𝜕𝑄 𝑖 𝜕𝜃 𝑖 2 , 2 (2. 30) 2 𝐿 𝜕𝜃 𝑗 𝜕𝜃 𝑘 𝜕𝑄 𝑖 𝜕𝑄 𝑖 𝜕𝜃 𝑗 𝜕𝜃 𝑘 = 2 𝐹 𝜕𝜃 𝑗 𝜕𝜃 𝑘 +2 𝑁 𝑖=1 𝑟 𝑝𝑖 𝑊 𝑝𝑖 2 𝑃 𝑖 𝜕𝜃 𝑗 𝜕𝜃 𝑘 + 𝜕𝑃 𝑖 𝜕𝑃 𝑖 𝜕𝜃 𝑗 𝜕𝜃 𝑘 +2 , 𝑁 𝑖=1 𝑟 𝑄𝑖 𝑊 𝑄𝑖 2 𝑄 𝑖 𝜕𝜃 𝑗 𝜕𝜃 𝑘 + (2. 31) Ở đây các biến ràng buộc V và 𝜃 đƣợc thể hiện... 𝜕𝑃1 𝜕𝑃1 … 𝜕𝜃1 𝜕𝜃1 𝜕 2 𝜕𝑄1 𝜕𝑄1 𝜕𝑄1 … 𝜕𝜃1 𝜕𝜃1 𝜕 2 𝜕 2 𝜕 2 𝜕𝑔 … = 𝜕𝜃1 𝜕𝑣1 𝜕𝑋 𝜕 2 𝜕 2 … 𝜕𝜃1 𝜕𝑣1 𝜕𝑓1 (𝑃1 ) 𝜕𝑃1 𝜕 2 2 𝜕𝑓 = 𝜕 2 𝜕𝑈 2. 2.3 .2 Phương pháp Newton-Raphson  Hàm mục tiêu Xét bài toán trong hệ thống điện có N nút và NG máy phát Mục tiêu là cực tiểu hóa tổng chi phí vận hành của nhà máy điện có đặt tính hàm chi phí sau: F= 𝑁𝐺 𝑖=1(𝛼 𝑖 + 𝛽 𝑖 𝑃 𝑔𝑖 + 𝛾 𝑖 2 ) ( $/h) 𝑔𝑖 (2. 84)  Ràng buộc bằng... 𝜃 𝑖𝑗 𝑖≠ 𝑗 𝑉𝑗 2 𝐺 𝑖𝑗 + 𝑃𝑖 𝑖= 𝑗 𝑉𝑖 𝑉𝑗 𝐺 𝑖𝑗 sin 𝜃 𝑖𝑗 − 𝐵 𝑖𝑗 cos 𝜃 𝑖𝑗 −𝑉𝑗 2 𝐵 𝑖𝑗 − 𝑄 𝑖 = 𝑖≠ 𝑗 𝑖= 𝑗 𝑉𝑖 𝑉𝑗 𝐺 𝑖𝑗 sin 𝜃 𝑖𝑗 − 𝐵 𝑖𝑗 cos 𝜃 𝑖𝑗 −𝑉𝑗 2 𝐵 𝑖𝑗 − 𝑄 𝑖 𝑖≠ 𝑗 𝑖= 𝑗 −𝑉𝑖 𝑉𝑗 𝐺 𝑖𝑗 cos 𝜃 𝑖𝑗 + 𝐵 𝑖𝑗 sin 𝜃 𝑖𝑗 𝑖≠ 𝑗 −𝑉𝑗 2 𝐺 𝑖𝑗 + 𝑃𝑖 𝑖= 𝑗 14 (2. 32) (2. 33) (2. 34) (2. 35) HVTH: Nguyễn Tấn Dƣơng Luận văn thạc sĩ 2 𝑃 𝑖 𝜕𝑉 𝑖 2 0 = 2 𝑖𝑗 2 𝑃 𝑖 𝜕𝑉 𝑗 𝜕𝑉 𝑘 𝜕𝑉 𝑗 𝜕𝑉 𝑘 2 𝑃 𝑖 𝜕𝜃 𝑖 2 𝜕𝜃 𝑗 𝜕𝜃 𝑘 2 𝑄 𝑖 𝜕𝑉 𝑖 2 𝑉𝑗 𝑖≠ 𝑗 2 −𝑉𝑗 𝐵 𝑖𝑗 −... 𝑟 𝑄𝑖 𝑊 𝑄𝑖 2 𝑄 𝑖 𝜕𝑉 𝑗 𝜕𝑉 𝑘 + (2. 27) 13 HVTH: Nguyễn Tấn Dƣơng Luận văn thạc sĩ 2 𝐿 𝜕𝑉 𝑗 𝜕𝜃 𝑘 𝜕𝑄 𝑖 𝜕𝑄 𝑖 𝜕𝑉 𝑗 𝜕𝜃 𝑘 2 𝐿 𝜕𝑉 𝑗 𝜕𝜃 𝑗 𝜕𝑄 𝑖 𝜕𝑄 𝑖 𝜕𝑉 𝑗 𝜕𝜃 𝑗 2 𝐿 𝜕𝜃 𝑖 2 = 2 𝐹 = 𝜕𝑉 𝑗 𝜕𝜃 𝑘 GVHD: PGS.TS Phan Thị Thanh Bình +2 𝑁 𝑖=1 𝑟 𝑝𝑖 𝑊 𝑝𝑖 2 𝑃 𝑖 𝜕𝑉 𝑗 𝜕𝜃 𝑘 𝜕𝑃 𝑖 𝜕𝑃 𝑖 𝜕𝑉 𝑗 𝜕𝜃 𝑘 + +2 𝑁 𝑖=1 𝑟 𝑄𝑖 𝑊 𝑄𝑖 2 𝑄 𝑖 𝜕𝑉 𝑗 𝜕𝜃 𝑘 ,j≠ 𝑘 = (2. 28) 2 𝐹 𝜕𝑉 𝑗 𝜕𝜃 𝑗 +2 𝑁 𝑖=1 𝑟 𝑝𝑖 𝑊 𝑝𝑖 2 𝑃 𝑖 𝜕𝑃 𝑖 𝜕𝑃 𝑖 + 𝜕𝑉 𝑗 𝜕𝜃 𝑗 𝑁 𝑖=1 +2 𝜕𝑉 𝑗 𝜕𝑉... − 𝑄 𝐺𝑖𝑚𝑎𝑥 ≤ 0 (2. 19) 𝑊 𝑄𝑁𝑖 = 𝑉𝑖 𝑁 𝑗 =1 𝑉𝑗 (𝐺 𝑖𝑗 sin 𝜃 𝑖𝑗 − 𝐵 𝑖𝑗 cos 𝜃 𝑖𝑗 ) − 𝑄 𝐺𝑖𝑚𝑎𝑥 ≥ 0 (2. 20) 𝑊 𝑉𝑀𝑖 = 𝑉𝑖 − 𝑉𝑖𝑚𝑎𝑥 ≤ 0 (2. 21) 𝑊 𝑉𝑁𝑖 = 𝑉𝑖 − 𝑉𝑖𝑚𝑖𝑛 ≥ 0 (2. 22) Ta sẽ thiết lập một phƣơng trình mới có thêm hệ số hàm phạt r Với các phƣơng trình và bất phƣơng trình từ (2. 15)− (2. 22) kết hợp với hàm (2. 16) ta có phƣơng trình L(X)=F(X)+ 𝑁 𝑖=1 𝑟 𝑃𝑖 𝑊 𝑃𝑖 2 𝑋 + 𝑟 𝑄𝑖 𝑊 𝑄𝑖 2 𝑋 + 𝑟 𝑉𝑖 𝑊 𝑉𝑖 2 (𝑋) (2. 23) ở đây: X: là... thống điện làm việc với giá chi phí thấp nhất,muốn vậy cần phải giảm đến mức tốt thiểu chi phí nhiên liệu, giảm tối thiểu tổn thất điện năng Việc giảm chi phí nhiên liệu: Sử dụng hiệu quả các nguồn nƣớc của các nhà máy thủy điện, phối hợp hài hòa việc điều độ công suất phát giữa các nhà máy thủy điện với các nhà máy nhiệt điện cũng nhƣ giữa các nhà máy nhiệt điện với nhau v.v… sao cho chi phí sản xuất điện. .. *Các ràng buộc đảm bảo tối ƣu an ninh hệ thống * Vận hành kết hợp nhà máy nhiệt điện và nhà máy thủy điện 2. 2 Cơ sở toán học của bài toán OPF 2. 2.1.Bài toán OPF theo định nghĩa: Hàm mục tiêu: Min f(x,y)=0 ( 2. 1) Ràng buộc bằng nhau: g(x,y)=0 (2. 2) 𝑕 𝑚𝑖𝑛 ≤ 𝑕(𝑥, 𝑦) ≤ 𝑕 𝑚𝑎𝑥 (2. 3) Trong đó: x: các biến phục thuộc y: các biến điều khiển g(x,y): các phƣơng trình dòng chảy công suất (ràng buộc bằng nhau) h(x,y):... 2 𝑃 𝑙 𝜕𝜃 𝑖 2 𝑊 𝑝𝑙 𝜕𝑃 𝑙 𝜕𝑃 𝑙 𝜕𝑉 𝑗 𝜕𝜃 𝑘 + + (2. 55) 𝜕𝑉 𝑗 𝜕𝑉 𝑘 j#k 𝜕𝑃 𝑙 𝜕𝑃 𝑙 𝜕𝑉 𝑗 𝜕𝜃 𝑗 (2. 58) 𝜕𝜃 𝑖 + (2. 56) (2. 57) 𝜕𝑃 𝑙 2 2 𝑃 𝑙 𝜕𝜃 𝑗 𝜕𝜃 𝑘 17 𝜕𝑃 𝑙 𝜕𝑃 𝑙 + 𝜕𝑉 𝑗 𝜕𝑉 𝑘 + (2. 54) 𝜕𝑉 𝑖 𝑊 𝑝𝑙 +2 2 𝐿 (2. 53) 𝜕𝜃 𝑗 𝑟 𝑝𝑙 𝜕𝑉 𝑗 𝜕𝜃 𝑘 2 𝐿 𝜕𝑃 𝑙 𝑁𝑙 𝑙=1 2 𝐿 𝜕𝑉 𝑗 𝜕𝜃 𝑗 𝑟 𝑝𝑙 (2. 52) 𝜕𝑉 𝑗 +2 𝜕𝑉 𝑗 𝜕𝑉 𝑘 2 𝐿 𝑁𝑙 𝑙=1 𝜕𝑃 𝑙 𝜕𝑃 𝑙 𝜕𝑃 𝑙 𝜕𝜃 𝑗 𝜕𝜃 𝑘 j#k (2. 59) HVTH: Nguyễn Tấn Dƣơng Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS Phan Thị Thanh Bình Với tổng .  2    2 =  2    2 + 2        2     2 +      2  2  + 2        2     2 +      2  2  +  =1  =1 2  (2. 26)  2      =  2      +. Pg 1 [MW] 50 20 0 178.08 72 173. 826 2 177.8635 Pg 2 [MW] 20 80 48. 722 49.998 43.8366 Pg 5 [MW] 15 50 21 .454 21 .386 20 .8930 Pg 8 [MW] 10 35 20 .954 22 .63 23 . 123 1 Pg 11 [MW]. BỐ CÔNG SUẤT TỐI ƢU 42 4.1. Phân bố công suất tối ƣu trong mạng điện IEEE 30 nút [29 ] 42 4 .2. Phân bố công suất tối ƣu trong mạng điện IEEE 26 nút [1] 52 4.3. Dữ Liệu Công Suất Phụ Tải và Công