TÌM HIỂU THIẾT BỊ SVC VÀ PHÂN BỐ TỐI ƯU THIẾT BỊ SVC TRÊN LƯỚI TRUYỀN TẢI

Lời đầu tiên, chúng tôi xin tỏ lòng biết ơn sâu sắt nhất tới thầy Đặng Tuấn Khanh, người đã tận tình giúp đỡ, chỉ bảo và tạo mọi điều kiện tốt nhất để chúng tôi hoàn thành đồ án môn học 2 này. Chúng tôi xin chân thành cảm ơn quý thầy, cô trong Bộ môn Hệ thống điện, Trường Đại học Bách Khoa Tp. Hồ Chí Minh đã tận tình truyền đạt kiến thức trong 4 năm học tập. Vốn kiến thức được tiếp thu trong quá trình học đã là nền tản cho quá trình nghiên cứu làm đề tài đồ án môn học 2 này, và chúng còn là hành trang quý báu để chúng tôi bước vào đời một cách vững chắc và tự tin. Với vốn kiến thức, kinh nghiệm và thời gian còn hạn chế nên không tránh khỏi những sai sót trong quá trình thực hiện đề tài luận văn. Tôi kính mong nhận được những ý kiến phê bình, đóng góp của quý thầy, cô để đồ án môn học 2 được hoàn thiệnLời đầu tiên, chúng tôi xin tỏ lòng biết ơn sâu sắt nhất tới thầy Đặng Tuấn Khanh, người đã tận tình giúp đỡ, chỉ bảo và tạo mọi điều kiện tốt nhất để chúng tôi hoàn thành đồ án môn học 2 này. Chúng tôi xin chân thành cảm ơn quý thầy, cô trong Bộ môn Hệ thống điện, Trường Đại học Bách Khoa Tp. Hồ Chí Minh đã tận tình truyền đạt kiến thức trong 4 năm học tập. Vốn kiến thức được tiếp thu trong quá trình học đã là nền tản cho quá trình nghiên cứu làm đề tài đồ án môn học 2 này, và chúng còn là hành trang quý báu để chúng tôi bước vào đời một cách vững chắc và tự tin. Với vốn kiến thức, kinh nghiệm và thời gian còn hạn chế nên không tránh khỏi những sai sót trong quá trình thực hiện đề tài luận văn. Tôi kính mong nhận được những ý kiến phê bình, đóng góp của quý thầy, cô để đồ án môn học 2 được hoàn thiện

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA KHOA ĐIỆN-ĐIỆN TỬ Bộ môn Hệ thống điện - - BÁO CÁO ĐỒ ÁN MÔN HỌC TÌM HIỂU THIẾT BỊ SVC VÀ PHÂN BỐ TỐI ƯU THIẾT BỊ SVC TRÊN LƯỚI TRUYỀN TẢI GVHD: Đặng Tuấn Khanh TP.HCM, Tháng 06 năm 2016 ĐAMH 2: TÌM HIỂU SVC VÀ PHÂN BỐ TỐI ƯU SVC TRONG HTĐ LỜI CÁM ƠN Lời đầu tiên, chúng tơi xin tỏ lòng biết ơn sâu sắt tới thầy Đặng Tuấn Khanh, người tận tình giúp đỡ, bảo tạo điều kiện tốt để chúng tơi hồn thành đồ án môn học Chúng xin chân thành cảm ơn quý thầy, cô Bộ môn Hệ thống điện, Trường Đại học Bách Khoa Tp Hồ Chí Minh tận tình truyền đạt kiến thức năm học tập Vốn kiến thức tiếp thu trình học tản cho trình nghiên cứu làm đề tài đồ án môn học này, chúng hành trang quý báu để bước vào đời cách vững tự tin Với vốn kiến thức, kinh nghiệm thời gian hạn chế nên khơng tránh khỏi sai sót q trình thực đề tài luận văn Tơi kính mong nhận ý kiến phê bình, đóng góp q thầy, để đồ án mơn học hồn thiện Tp Hồ Chí Minh, ngày 01 tháng 06 năm 2015 ĐAMH 2: TÌM HIỂU SVC VÀ PHÂN BỐ TỐI ƯU SVC TRONG HTĐ DANH SÁCH THÀNH VIÊN THAM GIA ĐỀ TÀI Dương Công Vương 41204657 Nguyễn Hữu Khánh 41201638 Châu Văn Linh 41201883 Đinh Tiến Lữ 41202077 ĐAMH 2: TÌM HIỂU SVC VÀ PHÂN BỐ TỐI ƯU SVC TRONG HTĐ MỤC LỤC LỜI CÁM ƠN i DANH SÁCH THÀNH VIÊN THAM GIA ĐỀ TÀI ii MỤC LỤC iii PHẦN I GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI .1 Lịch sử hình thành phát triển SVC .1 PHẦN II TÌM HIỂU VỀ SVC Cấu tạo SVC Xây dựng mơ hình SVC chế độ xác lập 12 PHẦN III SỬ DỤNG THUẬT TOÁN DI TRUYỀN GA TRONG LỰA CHỌN VÀ PHÂN BỐ TỐI ƯU THIẾT BỊ FACTS 19 GIỚI THIỆU 19 CÁC MƠ HÌNH CỦA FACTS 20 HÀM CHI PHÍ 22 TỐI ƯU VỊ TRÍ FACTS 24 THUẬT TOÁN DI TRUYỀN .25 5.1 Encoding ( mã hóa .25 NGHIÊN CỨU TRƯỜNG HỢP 30 KẾT LUẬN 31 PHỤ LỤC 32 PHẦN IV SỬ DỤNG THUẬT TOÁN DI TRUYỀN PSO TRONG LỰA CHỌN VÀ PHÂN BỐ TỐI ƯU THIẾT BỊ FACTS .33 THUẬT TOÁN PSO .34 Lưu đồ giải thuật PSO 36 Biểu đồ lưu thông thuật toán PSO: 37 KẾT QUẢ ÁP DỤNG THUẬT TOÁN PSO VÀO HỆ THỐNG ĐIỆN 40 4.1 Hệ thống IEEE 14 Bus: 40 ĐAMH 2: TÌM HIỂU SVC VÀ PHÂN BỐ TỐI ƯU SVC TRONG HTĐ KẾT LUẬN 46 PHẦN V TÀI LIỆU THAM KHẢO .47 ĐAMH 2: TÌM HIỂU SVC VÀ PHÂN BỐ TỐI ƯU SVC TRONG HTĐ PHẦN I GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI Lịch sử hình thành phát triển SVC Trong trình vận hành hệ thống điện, cơng suất phản kháng đóng vai trò điều khiển điện áp nút Tại nút tải hệ thống, thiếu công suất phản kháng cung cấp cho tải, điện áp nút xuống thấp, gây tượng sụt áp Ngược lại, cung cấp thừa công suất phản kháng, điện áp nút tăng cao, gây điện áp, làm giảm tuổi thọ hư hỏng cách điện thiết bị Vì lý đó, cơng suất phản kháng cần giữ ổn định nhằm tăng tính ổn định hệ thống giảm tổn hao công suất Trước đây, việc điều chỉnh công suất phản kháng thực thông qua thiết bị có khả tiêu thụ sản sinh cơng suất phản kháng tụ điện, cuộn kháng, máy bù đồng Việc thay đổi công suất phản kháng thường thực thơng qua thiết bị khí (đối với tụ điện cuộn kháng) thay đổi dòng khích từ (đối với máy bù đồng bộ) Với cách điều khiển đơn giản vậy, công suất phản kháng chỉnh thơ, khơng thể chỉnh tinh đáp ứng phù hợp thay đổi tải Ngày nay, thiết bị điện tử công suất phát triển mạnh mẽ, đời thiết bị công suất lớn, điện áp cao tạo tiền đề cho đời họ thiết bị FACTS-(Flexible AC Transmission Systems), thiết bị bù tĩnh SCV (Static Var Compensators) phát triển từ năm 1970 Áp dụng SVC vào hệ thống điện mang mang lại nhiều lợi ích so với thiết bị bù cổ điển: Cải thiện điện áp hệ thống xảy cố ngắn mạch [hình 1.1] Nâng cao giới hạn truyền tải đường dây, hạn chế việc phát triển đường dây [hình 1.2] Cải thiện tính ổn định [hình 1.3] Giảm tổn thất truyền tải Thời gian đáp ứng nhanh [hình 1.4] ĐAMH 2: TÌM HIỂU SVC VÀ PHÂN BỐ TỐI ƯU SVC TRONG HTĐ Hình 1.1: Cải thiện điện áp hệ thống xảy cố ngắn mạch Hình 1.2: nâng cao giới hạn truyền tải đường dây ĐAMH 2: TÌM HIỂU SVC VÀ PHÂN BỐ TỐI ƯU SVC TRONG HTĐ Hình 1.3: điện áp hệ thống giới hạn (b) sử dụng SVC khả hút cơng suất phản kháng Hình 1.4: thời gian xác lập hệ thống sau xảy cố ĐAMH 2: TÌM HIỂU SVC VÀ PHÂN BỐ TỐI ƯU SVC TRONG HTĐ PHẦN II TÌM HIỂU VỀ SVC Cấu tạo SVC SVC thiết bị bù ngang, điều khiển công suất phản kháng cách thay đổi góc kích Thyristor mắc ngược chiều Một SVC cấu thành từ ba phận sau:  Bộ điều khiển: sử lý trung tâm SVC, đièu khiển tiếp nhận thông số đồng từ máy đo, xuất tín hiệu điều khiển góc kích Thyristor  Bộ lọc sóng hài: q trình đóng mở Thyristor sinh sóng hài bậc cao, gây ảnh hưởng lên lưới điện Bộ lọc thơng thấp có nhiệm vụ loại bỏ sóng hài bậc cao, cho hài phát lên lưới  Thành phần cảm kháng: thành phần tác động mặt công suất phản kháng, phát hay tiêu thụ cơng suất phản kháng tùy vào chế độ vận hành Thành phần cấu tạo từ hai phận chính: - TCR-Thyristor Controlled Reactor: cuộn kháng có điều khiển lượng công suất phản kháng tiêu thụ XK bắng cách dùng thyristor để điều khiển dòng điện chạy qua XK - TSR-Thyristor Switched Reactor: Đây cuộn kháng đóng mở trực tiếp thyristor - TSC- Thyristor Switched Capacitor: Đây tụ điện đóng mở trực tiếp Thyristor Hình 2.1: sơ đồ đơn sợi SVC GVHD: Đặng Tuấn Khanh ĐAMH 2: TÌM HIỂU SVC VÀ PHÂN BỐ TỐI ƯU SVC TRONG HTĐ 1.1 Nguyên lý hoạt động TCR TCR cấu tạo từ cuộn kháng hai Thyristor mắc ngược chiều gọi van thyristor, thyristor đảm nhận đóng mở dòng điện chu kỳ [hình 2.2a] Dòng điện qua cuộn kháng điều khiển từ (khi van thyristor mở) đến giá trị đỉnh (khi van thyristor đóng) cách thay đổi góc kích α ( Nếu đặt điện áp lên TCR, dòng điện qua cuộn kháng có giá trị tính sau: iL (t )  t V v(t )dt  (sin t  sin  ) � L L (2.1)  Thành phần  giá trị offset, mang giá trị âm bán kỳ dương, giá trị dương bán kỳ âm [ hình 2.2b] V /  L sin  Hình 2.2: cấu tạo TCR(a), giá trị offset bán kỳ dương âm(b) Dạng sóng iL ( ) với góc kích khác (c) Theo hình 2.2c, với góc kích khác nhau, giá trị biên độ dóng điện qua cuộn kháng khác Người ta chứng minh rằng, giá trị hiệu dụng qua cuộn kháng (XK) có giá trị phụ thuộc vào góc kích  sau: GVHD: Đặng Tuấn Khanh hình Sau tối ưu hóa, TCSC cần phải cài đặt bus Kết mô cho thấy hệ thống xem xét, TCSC SVC hiệu Mặc dù UPFC thiết bị FACTS mạnh nhất, khơng áp dụng chi phí đầu tư lớn 6.3 Ứng dụng thực tiễn Tối ưu hóa đồng thời vị trí thiết bị FACTS , kiểu loại giá trị vấn đề phức tạp hệ thống điện lớn Thuật toán đề xuất phù hợp để tìm kiếm số giải pháp đồng thời, đưa giải pháp chất lượng cao nhanh so với phương pháp tối ưu hóa truyền thống Hơn nữa, phương pháp thiết thực dễ dàng thực vào phân tích hệ thống điện KẾT LUẬN Trong báo này, phương pháp tiếp cận dựa thuật toán di truyền đề xuất để xác định loại thiết bị FACTS phù hợp vị trí tối ưu hệ thống điện Các TCSC SVC mô Các hàm chi phí tồn hệ thống, bao gồm chi phí phát đầu tư thiết bị FACTS sử dụng để đánh giá hiệu hệ thống Kết mô xác nhận hiệu phương pháp việc giảm thiểu hàm chi phí tổng thể hệ thống Hơn nữa, vị trí thiết bị FACTS, loại giá trị tối ưu đồng thời Thuật toán đề xuát phương pháp hiệu thiết thực cho việc phân bổ thiết bị FACTS hệ thống điện lớn PHỤ LỤC Hàm chi phí Các kết mô PHẦN IV SỬ DỤNG THUẬT TOÁN DI TRUYỀN PSO TRONG LỰA CHỌN VÀ PHÂN BỐ TỐI ƯU THIẾT BỊ FACTS Giới thiệu Phương pháp tối ưu bầy đàn dạng thuật toán tiến hóa quần thể, với tương tác cá thể quần thể để khám phá khơng gian tìm kiếm PSO kết mơ hình hóa việc đàn chim bay tìm kiếm thức ăn thường xếp vào loại thuật tốn có sử dụng trí tuệ bầy đàn Được giới thiệu vào năm 1995 hội nghị IEEE James Kennedy Russell C.Eberhart Để hiểu rõ thuật tốn PSO ta xem ví dụ đơn giản trình tìm kiếm thức ăn đàn chim Khơng gian tìm kiếm thức ăn lúc tồn khơng gian ba chiều mà sinh sống Tại thời điểm bắt đầu tìm kiếm tìm kiếm đàn bay theo hướng đó, ngẫu nhiên Nhưng sau thời gian tìm kiếm số cá thể đàn bắt đầu tìm nơi có chứa thức ăn Tùy theo số lượng thức ăn vừa tìm kiếm mà cá thể gửi tín hiệu đến cá thể khác tìm kiếm vùng lân cận Tín hiệu lan truyền tồn quần thể Dựa vào thơng tin nhận cá thể điều chỉnh hướng bay vận tốc theo hướng nơi có nhiều thức ăn Cơ chế truyền tin thường xem kiểu hình trí tuệ bầy đàn Cơ chế giúp đàn chim tìm nơi có nhiều thức ăn khơng gian tìm kiếm vô rộng lớn Như đàn chim dùng trí tuệ, kiến thức kinh nghiệm đàn để nhanh chóng tìm nơi chứa thức ăn Bây tìm hiểu làm cách mà mơ hình sinh học áp dụng tính tốn sinh thuật tốn PSO mà ta nhắc đến Việc mơ hình hóa thường gọi trình sinh học mà thường thấy ngành khoa học khác Một thuật tốn xây dựng dựa việc mơ hình hóa q trình sinh học gọi thuật toán sinh học Hãy xét toán tối ưu hàm số F không gian n chiều Mỗi vị trí khơng gian điểm tọa độ n chiều Hàm F hàm mục tiêu xác định không gian n chiều nhận giá trị thực Mục đích tìm điểm cực tiểu hàm F miền xác định Ta bắt đầu xem xét liên hệ toán tìm thức ăn với tốn tìm cực tiểu hàm theo cách sau.Giả sử số lượng thức ăn vị trí tỉ lệ nghịch với giá trị hàm F vị trí Có nghĩa vị trí mà giá trị hàm F nhỏ số lượng thức ăn lớn Việc tìm vùng chứa thức ăn nhiều tương tự việc tìm vùng chứa điểm cực tiểu hàm F khơng gian tìm kiếm THUẬT TỐN PSO PSO khởi tạo nhóm cá thể ngẫu nhiên sau tìm nghiệm tối ưu cách cập nhật hệ Trong hệ, cá thể cập nhật theo hai vị trí tốt Giá trị thứ vị trí tốt mà đạt thời điểm tại, gọi Pbest Một nghiệm tối ưu khác mà cá thể bám theo nghiệm tối ưu tồn cục Gbest, vị trí tốt tất trình tìm kiếm từ trước tới thời điểm Nói cách khác, cá thể quần thể cập nhật vị trí theo vị trí tốt quần thể tính tới thời điểm hình sau Sơ đồ điểm tìm kiếm phương pháp PSO Trong đó: Xik : Vị trí cá thể thứ i hệ thứ k Vi k : Vận tốc cá thể thứ i hệ thứ k Xik1 : Vị trí cá thể thứ i hệ thứ k+1 Vi k1 : Vận tốc cá thể thứ i hệ thứ k+1 Pbest : Vị trí tốt cá thể thứ i Gbest : Vị trí tốt quần thể Vận tốc vị trí cá thể quần thể đƣợc tính sau: Vi k1   Vi k  c1.r1 (Pbest  Xik )  c2.r2.(Gbest  Xik ) Xik1  Xik  Vi k1 (2.2) Trong đó: w: trọng số quán tính c1, c2: Các hệ số gia tốc r1, r2: Số ngẫu nhiên (2.1) Lưu đồ giải thuật PSO Biểu đồ lưu thơng thuật tốn PSO: 3.1 Khởi tạo quần thể: (a) Thiết lập số: kmax, c1, c2 (b) Khởi tạo ngẫu nhiên vị trí cá thể x0i (c) Khởi tạo ngẫu nhiên vận tốc cá thể: thuộc miền D tập IRn với i = 1, 2,…., p �v0i �v0max với i = 1, ,p (d) Đặt k = 3.2 (a) Đánh giá hàm tìm kiếm Tối ưu hóa: f ki tọa độ tính tốn khơng gian (b) Nếu i fki � best fi  best i k, pki  xki (c) Nếu g fki � best g fbest  i k, pkg  xki (d) Nếu thỏa mãn điều kiện dừng lại thực bước i v k (e) Cập nhật tất vận tốc cá thể với i= 1, ., p (f) Cập nhật tất vị trí xki với i = 1, ., p (g) Tăng k (h) Quay trở lại từ bước 2(a) 3.3 Kết thúc Với kmax số lần lặp tối đa 3.4 Sự khác biệt thuật toán PSO so với thuật toán tối ưu khác PSO khác với phương pháp tối ưu khác điểm sau: - PSO sử dụng tương tác cá thể quần thể để khám phá khơng gian tìm kiếm - PSO tìm kiếm từ số điểm không gian n chiều từ điểm - PSO sử dụng thông tin hàm mục tiêu đạo hàm hay đại lượng phụ khác - PSO sử dụng luật chuyển đổi theo xác suất, khơng phải luật chuyển đổi tiền định PSO đòi hỏi tập hợp thông số tự nhiên tốn tối ưu để tìm điểm tối ưu khơng gian tìm kiếm  Tính chất thuật tốn PSO - Trọng lượng qn tính khơng đổi - Động lực quán tính vận tốc tối đa giảm - Thời gian theo dõi phụ thuộc nhỏ - Có sử dụng thơng số nén - Tốc độ tuyến tính trọng lượng quán tính giảm - Sử dụng phương pháp tối ưu hóa rời rạc - Khả tìm kiếm tốt tìm kiếm tối ưu cục lại khơng ổn định - Có thể tăng tốc độ tìm kiếm địa phương tốt với chi phí cao khả hội tụ sớm - Khả tìm kiếm cục tăng nhanh đạt thuật toán sửa đổi Ưu nhược điểm thuật toán PSO  Ưu điểm: - Thực đơn giản - Dễ dàng để xử lý song song đồng thời - Chuyển hóa miễn phí - Thuật tốn có thơng số - Thuật tốn có hiệu tìm kiếm toàn cục  Nhược điểm: - Khả tìm kiếm cục yếu Ứng dụng thuật toán PSO  PSO sử dụng lĩnh vực y học để nghiên cứu điều trị bệnh thần kinh: - Thuật toán PSO phát bệnh Parkinson (Đi đứng khó khăn, cử động chậm, tay chân cứng run, mặt bị liệt) - Sử dụng thuật tốn PSO khai thác quy tắc từ mạng mờ - Dùng thuật toán PSO để nhận dạng hình ảnh  Trong ngành điện sử dụng thuật tốn PSO để tối ưu hóa phân bố mạng điện  Sử dụng thuật toán PSO để tìm nghiệm tối ưu tốn học kết cấu: - Tối ưu hóa hình dạng kích thước thiết kế - Tối ưu hóa cấu trúc liên kết (tìm mối liên hệ khơng gian tối ưu đối tượng liên kết)  Sử dụng thuật tốn PSO quy trình hóa sinh: Tạo loạt động tác, đặc biệt sử dụng loạt hoạt động tổ chức tiến hành nhằm đạt tới kết cuối sản suất hóa sinh KẾT QUẢ ÁP DỤNG THUẬT TOÁN PSO VÀO HỆ THỐNG ĐIỆN Hình 4.1: Sơ đồ SVC 4.1 Hệ thống IEEE 14 Bus: Hệ thống kiểm tra bao gồm máy phát (thanh số 1,2,3,6 8), tải (thanh số 4,5,7,9,10,11,12,13 14) 20 đường dây truyền tải Tải điện thực tế tăng lên 115, 125 150% Vị trí tối ưu đánh giá SVC cho trường hợp tải khác với IEEE 14 sử dụng GA PSO thể bảng 4.2 : Tổn thất điện thực tế cho trường hợp tải khác với IEEE 14 cho bảng 4.33 Sự so sánh điện áp hệ thống IEEE 14 khơng có SVC, với SVC số 13 thu từ GA với SVC số thu từ PSO cho tải điều kiện làm việc bình thường thể hình Bảng 4.1: Thông số GA PSO GA Population Crossover fraction Migration fraction Elite count PSO Population C1 C2 W max W 20 0.8 0.2 2.0 10 2.5 1.5 0.9 0.4 Bảng 4.2: Vị trí tối ưu đánh giá SVC cho trường hợp tải khác với IEEE 14 sử dụng GA PSO: Loading condition Normal loading 115% loading 125% loading GA Location 13 13 11 Rating 0.2376 0.0082 0.0115 PSO Location 7 Rating 0.2481 0.2481 0.2481 150% loading -0.2499 0.2481 Bảng 4.3: Tổn thất điện thực tế cho trường hợp tải khác với IEEE 14 cái: Loading condition Normal loading 115% loading 125% loading 150% loading Without SVC 13.593 18.727 22.961 37.012 GA 13.520 18.521 22.397 33.699 PSO 13.554 18.549 22.390 33.891 Hình 4.2: Điện áp hệ thống IEEE 14 cho tải làm việc bình thường 4.2 Hệ thống IEEE 30 Bus: Hệ thống kiểm tra bao gồm máy phát (thanh số 1, 2, 5, 8, 11 13), 24 tải (thanh số 3, 4, 6, 7, 9, 10, 12, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29 30) 41 đường dây truyền tải Tổng nhu cầu hệ thống 283,4 MW Tải điện thực tế tăng lên 115, 125 150% Vị trí tối ưu đánh giá SVC cho trường hợp tải khác với IEEE 30 sử dụng GA PSO thể bảng 4.4 : Tổn thất điện thực tế cho trường hợp tải khác với IEEE 30 cho bảng 4.5 Sự so sánh điện áp hệ thống IEEE 30 khơng có SVC, với SVC số 19 thu từ GA với SVC số 17 thu từ PSO cho tải điều kiện làm việc bình thường thể hình 4.3 Bảng 4.4: Vị trí tối ưu đánh giá SVC cho trường hợp tải khác với IEEE 30 sử dụng GA PSO: Loading condition Normal loading 115% loading 125% loading 150% loading GA Location 19 29 27 24 PSO Location 17 17 17 17 Rating 0.2335 0.0241 0.2123 0.0983 Rating -0.1189 -0.1189 -0.1189 -0.1189 Bảng 4.5: Tổn thất điện thực tế cho trường hợp tải khác với IEEE 30 cái: Loading condition Normal loading 115% loading 125% loading 150% loading Without SVC 17.571 24.589 29.662 49.675 GA 17.523 24.053 28.992 44.168 PSO 17.543 24.028 29.041 44.127 Hình 4.3: Điện áp hệ thống IEEE 30 cho tải làm việc bình thường 4.3 Hệ thống IEEE 57 Bus: Hệ thống kiểm tra bao gồm máy phát (thanh số 1, 2, 3, 6, 8, 12), 50 tải (thanh số 4, 5, 7, 10, 11, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56 57) 80 đường dây truyền tải Tổng nhu cầu hệ thống 1195.8 MW Tải điện thực tế tăng lên 115, 125 150% Vị trí tối ưu đánh giá SVC cho trường hợp tải khác với IEEE 57 sử dụng GA PSO thể bảng 4.6 : Tổn thất điện thực tế cho trường hợp tải khác với IEEE 30 cho bảng 4.7 Sự so sánh điện áp hệ thống IEEE 57 khơng có SVC, với SVC số 36 thu từ GA với SVC số 41 thu từ PSO cho tải điều kiện làm việc bình thường thể hình 4.4 Bảng 4.6: Vị trí tối ưu đánh giá SVC cho trường hợp tải khác với IEEE 57bus sử dụng GA PSO: Loading condition Normal loading 115% loading 125% loading 150% loading GA Location 36 36 36 38 PSO Location 41 41 41 41 Rating 0.2335 0.2335 0.0692 0.0086 Rating -0.0763 -0.0763 -0.0763 -0.0763 Bảng 4.7: Tổn thất điện thực tế cho trường hợp tải khác với IEEE 57 cái: Loading condition Normal loading 115% loading 125% loading 150% loading Without SVC 28.681 50.149 72.877 167.407 GA 27.832 49.089 69.834 150.124 PSO 28.116 50.068 71.134 152.259 Hình 4.4: Điện áp hệ thống IEEE 57 cho tải làm việc bình thường 4.4 PHÂN TÍCH KẾT QUẢ Đối với phụ tải bình thường IEEE 14 cái, 13 xác định vị trí tối ưu SVC sử dụng GA tỉ lệ độ nhạy SVC 0.2376 p.u Và điện áp tăng tất tổn hao công suất thực giảm 7,3% Thanh xác định vị trí tối ưu SVC sử dụng PSO tỉ lệ độ nhạy SVC 0.2481 p.u Và điện áp tăng tất tổn hao công suất thực giảm 3,9% Điện áp tăng tất tổn hao công suất thực giảm cho tải tăng đến 115, 125 150% phụ tải bình thường Đối với IEEE 30 cái, 19 xác định vị trí tối ưu SVC sử dụng GA tỉ lệ độ nhạy SVC 0.2335 p.u Và điện áp tăng tất tổn hao công suất thực giảm 4,8%.Thanh 17 xác định vị trí tối ưu SVC sử dụng PSO tỉ lệ độ nhạy SVC -0.1189 p.u Và điện áp tăng tất tổn hao công suất thực giảm 2,8% Điện áp tăng tất tổn hao công suất thực giảm cho tải tăng đến 115, 125 150% phụ tải bình thường Đối với IEEE 57 cái, vị trí tối ưu SVC sử dụng GA 36 tỉ lệ độ nhạy SVC 0.2335 p.u Và điện áp tăng tất tổn hao công suất thực giảm 84,9% Thanh 41 xác định vị trí tối ưu SVC sử dụng PSO tỉ lệ độ nhạy SVC -0.0763p.u Và điện áp tăng tất tổn hao công suất thực giảm 56,5% Điện áp tăng tất tổn hao công suất thực giảm cho tải tăng đến 115, 125 150% phụ tải bình thường KẾT LUẬN Nghiên cứu thực nhầm nỗ lực tìm vị trí tối ưu kích thước thiết bị SVC việc giảm số ổn định điện áp, tổn hao công suât, độ lệch điện áp, chi phí tổ máy phát điện chi phí thiết bị SVC sử dụng PSO GA cho điều kiện phụ tải khác Mô thực IEEE hệ thống 14, 30, 57 Nó quan sát tất tải tăng 115, 125 150 % phụ tải bình thường, độ lớn ổn định điện áp cải thiện, điện áp hệ thống điện tăng, độ lệch điện áp tải giảm, chi phí tổ máy phát SVC giảm tổn hao cơng suất thực giảm vị trí tối ưu thiết bị SVC hệ thống điện GA có kết tốt PSO phương pháp thơng thường PHẦN V TÀI LIỆU THAM KHẢO H a L Gyugyi, Understanding FACTS: concepts and technology of flexible ac transmission systems IEEE Press, 1999 Jaco F Schutte (2005), The Particle Swarm Optimization Algorithm, EGM 6365 Structural Optimization Arturo Hernández Aguirre, Angel E Muñoz Zavala, E Villa Diharce and S.Botello Rionda (I-07-04/22-02-2007), COPSO: Constrained Optimization Via PSO Algorithm, Center for Research in Mathematics (CIMAT), Department of Computer Science, y Department of Statistics Marco A Montes de Oca (May 7, 2007), Particle Swarm Optimization Introduction, IRIDIA-CoDE, Universit´e Libre de Bruxelles (U.L.B.) American J of Engineering and Applied Sciences (1): 70-77, 2012, ISSN 19417020:Enhancement of Voltage Stability by Optimal Location of Static Var Compensator Using Genetic Algorithm and Particle Swarm Optimization Siti Amely Jumaat, Faculty of Elect and Engineering (2011): Optimal Location and Sizing of SVC Using Particle Swarm Optimization Technique ... HIỂU SVC VÀ PHÂN BỐ TỐI ƯU SVC TRONG HTĐ PHẦN II TÌM HIỂU VỀ SVC Cấu tạo SVC SVC thiết bị bù ngang, điều khiển công suất phản kháng cách thay đổi góc kích Thyristor mắc ngược chiều Một SVC cấu... ĐAMH 2: TÌM HIỂU SVC VÀ PHÂN BỐ TỐI ƯU SVC TRONG HTĐ BSVC (k ) giới hạn điện nạp tương đương SVC thứ k BLSVC ( k ) giới hạn điện nạp tự cảm SVC thứ k BCSVC ( k ) giới hạn điện nạp điện dung SVC thứ... triển SVC .1 PHẦN II TÌM HIỂU VỀ SVC Cấu tạo SVC Xây dựng mơ hình SVC chế độ xác lập 12 PHẦN III SỬ DỤNG THUẬT TOÁN DI TRUYỀN GA TRONG LỰA CHỌN VÀ PHÂN BỐ TỐI ƯU THIẾT