Áp dụng phương pháp chaotic stochastic fractal search xác định vị trí tối ưu nguồn phân tán để giảm tổn thất trên lưới trung thế

Tóm tắt: Trong luận văn này đề xuất một thuật toán hoàn toàn mới – thuật toán CSFS để giải quyết bài toán tối ưu hóa dung lượng và vị trí của DG (ODGP) với hàm mục tiêu là tối thiểu tổn thất công suất tác dụng (CSTD) đồng thời đáp ứng các ràng buộc về cân bằng công suất tại mỗi nút, giới hạn điện áp nút, giới hạn công suất phát của mỗi đơn vị DG và giới hạn về tổng công suất phát của DG. Hệ số độ nhạy (LSF) được sử dụng để xác định các nút ứng viên cho vị trí kết nối các đơn vị DG. Thuật toán CSFS được sử dụng để tìm dung lượng tối ưu của DG. Thuật toán đề xuất được áp dụng trên hai hệ thống điện chuẩn IEEE – 33 nút và IEEE – 69 nút

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA VY ĐÌNH THIỆU ÁP DỤNG PHƯƠNG PHÁP CHAOTIC STOCHASTIC FRACTAL SEARCH XÁC ĐỊNH VỊ TRÍ TỐI ƯU NGUỒN PHÂN TÁN ĐỂ GIẢM TỔN THẤT TRÊN LƯỚI TRUNG THẾ Chuyên ngành: Kỹ Thuật Điện Mã số: 60520202 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH, tháng 06 năm 2019 Cơng trình hồn thành tại: Trường Đại Học Bách Khoa - ĐHQG-HCM Cán hướng dẫn khoa học: .PGS TS Võ Ngọc Điều Cán chấm nhận xét 1: TS Nguyễn Ngọc Phúc Diễm Cán chấm nhận xét 2: PGS TS Huỳnh Châu Duy Luận văn thạc sĩ bảo vệ Trường Đại Học Bách Khoa, ĐHQG Tp.HCM ngày 06 tháng 07 năm 2019 Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: Xác nhận Chủ tịch Hội đồng đánh giá luận văn Trưởng Khoa Quản lý chuyên ngành sau luận văn sửa chữa (nếu có) CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TRƯỞNG KHOA ĐIỆN - ĐIỆN TỬ i ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự - Hạnh phúc NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: VY ĐÌNH THIỆU MSHV: 1570875 Ngày, tháng, năm sinh: 01/07/1987 Nơi sinh: Quảng Ngãi Chuyên ngành: .Kỹ Thuật Điện Mã số: .60520202 L TÊN ĐỀ TÀI: ÁP DỤNG PHƯƠNG PHÁP CHAOTIC STOCHASTIC FRACTAL SEARCH XÁC ĐỊNH VỊ TRÍ TỐI ƯU NGUỒN PHÂN TÁN ĐỂ GIẢM TỔN THẤT TRÊN LƯỚI TRUNG THẾ II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: - Nghiên cứu phuơng pháp Newton - Raphson để giải phân bố công suất LĐPP - Nghiên cứu hệ số độ nhạy (LSF) để xác định vị trí nút ứng viên kết nối DG - Áp dụng thuật toán CSFS để tìm dung luợng tối uu DG - Khảo sát với hai hệ thống điện chuẩn IEEE 33 nút IEEE 69 nút III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 11/02/2019 IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: .02/06/2019 V CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: .PGS TS.Võ Ngọc Điều Tp HCM, ngày tháng năm CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO TRƯỞNG KHOA ĐIỆN - ĐIỆN TỬ ii LỜI CẢM ƠN Trong thực tế, khơng có thành cơng mà không gắn liền với hỗ trợ, giúp đỡ dù nhiều hay ít, dù trực tiếp hay gián tiếp người khác Trong suốt thời gian từ bắt đầu học tập trường đến nay, nhận nhiều quan tâm, giúp đỡ q Thầy Cơ, gia đình bạn bè Đầu tiên, em xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành sâu sắc đến thầy PGS.TS Võ Ngọc Điều trực tiếp hướng dẫn, truyền đạt kinh nghiêm quý báu, tận tình giúp đỡ em suốt thời gian học tập, nghiên cứu hoàn thành luận văn Đồng thời, em xin chân thành cảm ơn Khoa Điện - Điện Tử, Phòng Đào Tạo Sau Đại Học, trường Đại Học Bách Khoa - Đại Học Quốc Gia TP.HCM tạo điều kiện thuận lợi cho em trình học tập nghiên cứu Cuối cùng, xin gửi lời lòng biết ơn sâu sắc đến gia đình, người thân bạn bè, người ln dành cho tơi quan tâm động viên, tình yêu thương tạo điều kiện tốt để tơi có động lực học tập, phấn đấu suốt thời gian qua Do thời gian trình độ cịn nhiều hạn chế nên luận văn chắn không tránh khỏi thiếu sót, mong nhận đóng góp ý kiến q thầy bạn để luận văn hoàn thiện Xin chân thành cảm ơn! Tp HCM, ngày thắng năm 2019 Học viên Vy Đình Thiệu TĨM TẮT LUẬN VĂN Nguồn phân tán (DG) ngày sử dụng rộng rãi cho lưới điện phân phối (LĐPP) Việc sử dụng DG góp phần cải thiện hiệu suất hệ thống chất lượng điện áp, giảm tổn thất công suất, cải thiện chất lượng điện độ tin cậy cung cấp điện Bên cạnh đó, diện DG giúp giảm gánh nặng đầu tư nâng cấp lưới điện, chi phí nhiên liệu, chi phí vận hành dịch vụ phụ trợ Tuy nhiên, đơn vị DG đặt mà khơng tính tốn hợp lý dẫn đến giảm hiệu suất hệ thống Do đó, vấn đề đặt phải tính tốn tối ưu hóa dung lượng vị trí DG trước tích hợp chúng vào LĐPP Trong luận văn đề xuất thuật tốn hồn tồn - thuật toán CSFS để giải toán tối ưu hóa dung lượng vị trí DG (ODGP) với hàm mục tiêu tối thiểu tổn thất công suất tác dụng (CSTD) đồng thời đáp ứng ràng buộc cân công suất nút, giới hạn điện áp nút, giới hạn công suất phát đơn vị DG giới hạn tổng công suất phát DG Hệ số độ nhạy (LSF) sử dụng để xác định nút ứng viên cho vị trí kết nối đơn vị DG Thuật tốn CSFS sử dụng để tìm dung lượng tối ưu DG Thuật toán đề xuất áp dụng hai hệ thống điện chuẩn IEEE - 33 nút IEEE - 69 nút ABSTRACT The number of distributed generation (DG) units installed in the distribution system has been increasing significantly The use of DG will contribute to improve system performance in terms of voltage profile, reduce power losses, and improve power quality and reliability of supply Besides, the presence of DG also helps reduce pressure on upgrading the grid in investments, fuel costs, operating costs and reserve requhements However, the DG units if placed without reasonable calculation results into deterioration of system performance Therefore, the problem is to optimize the size and sitting of DG before integrating them into distribution systems In this thesis, a novel combined approach that uses the loss sensitivity factor (LSF) and chaotic stochastic fractal search (CSFS) algorithm to solve optimal DG placement (ODGP) problem in distribution systems for loss reduction and improvement of voltage profile has been presented For the implementation of the proposed method, the LSF is used to find the DG locations and the optimal DG size is evaluated based on the objective function which minimizes the total active power loss using CSFS algorithm The proposed method has been assessed using two different test systems, a 33-bus test system and another 69-bus test system V LỜI CAM ĐOAN Em xin cam đoan luận văn hoàn toàn em thực hướng dẫn khoa học PGS TS Võ Ngọc Điều Các kết luận văn hồn tồn trung thực chưa cơng bố cơng trình khác TP.HCM, ngày 02 tháng 06 năm 2019 Học viên Vy Đình Thiệu vi MỤC LỤC NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ I LỜI CẢM ƠN .II TÓM TẮT LUẬN VĂN HI ABSTRACT IV LỜI CAM ĐOAN V DANH MỤC HÌNH ẢNH IX DANH MỤC BẢNG XI CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU CHUNG 1.1 Giói thiệu khái quát hướng tiếp cận đề tài 1.1.1 Đặt vấn đề 1.1.2 Hướng tiếp cận đề tài 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 Mục tiêu nghiên cứu Phạm vỉ nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu Điểm mói luận vãn Bố cục luận vãn CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG LƯỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI VÀ NGUỒN PHÂN TÁN 2.1 Tổng quan hệ thống lưới điện phân phối 2.1.1 Tổng quan 2.1.2 Một số đặc điểm lưới điện phân phối 2.2 Khái niệm chung nguồn phân tán 2.2.1 Định nghĩa 2.2.2 Các loại nguồn phân tán 2.2.3 Các lợi ích nguồn phân tán 2.2.4 Tác động DG đối vói lưới điện phân phối tổn thất hệ thống 2.3 Phân bố công suất lưới điện phân phối CBHD: PGS.TS.Võ Ngọc Điều HVTH: Vy Đình Thiệu vii 2.3.1 Giới thiệu 2.3.2 Giải phân bố công suất lưới điện phân phối phương pháp Newton-Raphson 10 2.4 Hệ số nhạy - LSF (Loss Sensitivity Factor) 13 2.5 Các thuật toán sử dụng để giải toán OPDG 15 2.5.1 Thuật toánMTLBO (Modified Teaching-Learning Based Optimization) 15 2.5.2 Thuật toán ACO (Ant Colony Optimization) 19 2.5.3 Thuật toán ABC (Artificial Bee Colony) 22 2.5.4 Thuật toán PSO (Particle Swarm Optimization) 25 2.6 Tóm lượt báo có Hên quan đến đề tài 27 CHƯƠNG 3: THÀNH LẬP BÀI TỐN TỐI ƯU HĨA VỊ TRÍ CỦA DG CHO LƯỚI ĐIỆN PHÂN PHỐI 30 3.1 Cơ sở phát triển toán 30 3.2 Thành lập toán ODGP 31 CHUÔNG 4: PHƯONG PHÁP LUẬN GIẢI QUYẾT BÀI TOÁN 34 4.1 Tổng quan 34 4.2 Thuật toán SFS (Stochastic Fractal Search) 34 4.2.1 Quá trình khuếch tán 34 4.2.2 Quá trình cập nhật 35 4.3 Biểu đồ Chaotic cho SFS 36 4.3.1 Biểu đồ Chaotic 36 4.3.2 Tích hợp biểu đồ chaotic vào SFS 39 4.4 ứng dụng CSFS vào toán ODGP 39 CHVONG 5: KẾT QUẢ TÍNH TỐN 45 5.1 Mạng điện chuẩn IEEE - 33 nút 45 5.1.1 Kịch 46 5.1.2 Kịch II 50 5.2 Mạng điện chuẩn IEEE - 69 nút 54 CBHD: PGS.TS.Võ Ngọc Điều HVTH: Vy Đình Thiệu viii 5.2.1 Kịch 54 5.2.2 Kịch II 59 CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 64 6.1 Kết luận 64 6.2 Hướng phát triển 64 6.3 Lời kết 65 TÀI LIỆU THAM KHẢO 66 PHỤ LỤC A: SƠ ĐỒ HỆ THỐNG KHẢO SÁT 70 PHỤ LỤC B: DỮ LIỆU HỆ THỐNG KHẢO SÁT 71 LÝ LỊCH TRÍCH NGANG 74 CBHD: PGS.TS.Võ Ngọc Điều HVTH: Vy Đình Thiệu Luận văn thạc sĩ Chương -55- Power loss (kw) Hĩnh Đường cong tổn thất công suất hệ thống 69 nút với kết nối số lượng DG tối ưu thu từ biến thể CSFS khác Kịch I Bảng Kết so sánh hệ thống 69 nút với số lượng DG khác Kịch I Phương pháp Dung lượng tối ưu DG (MW/MVAr), hệ số cơng suất (vị trí) Tổng sản FT1 Ă lượng DG Tôn thất PLR (%) (kW) (MW) Sổ lượng DG = EA [36] 1.878/0.0, (61) 1.878 83.23 63.01 EA-OPF [36] 1.87/0.0,1 (61) 1.87 83.23 63.01 EOPF [36] 1.87/0.0,1 (61) 1.87 83.23 63.01 AM-PSO [39] 1.81/0.0,1 (61) 83.37 62.95 SFS 1.873/0.0, (61) 1.873 83.224 63.01 CSFS3 1.873/0.0, (61) 1.873 83.224 63.01 1.795/0.0, (61); 0.534/0.0, (17) 2.329 71.68 68.14 1.81 Sổ lượng DG = EA [36] CBHD: PGS.TS.Võ Ngọc Điều HVTH: Vy Đình Thiệu Luận văn thạc sĩ Chương -56- EA-OPF [36] 1.781/0.0, (61); 0.531/0.0, (17) 2.312 71.68 68.14 EOPF [36] 1.781/0.0, (61); 0.531/0.0, (17) 2.312 71.68 68.14 AM-PSO [39] 0.52/0.0,1 (17); 2.24 71.80 68.09 2.312 71.677 68.14 2.313 71.677 68.14 EA [36] 1.795/0.0, (61); 0.38/0.0,1 (18); 0.467/0.0, (11) 2.642 69.62 69.06 EA-OPF [36] 1.719/0.0, (61); 0.38/0.0,1 (18); 0.527/0.0, (11) 2.626 69.43 69.14 EOPF [36] 1.719/0.0, (61); 0.38/0.0,1 (18); 0.527/0.0, (11) 2.626 69.43 69.14 AM-PSO [39] 0.51/0.0,1 (11); 0.38/0.0, (17); 1.67/0.0,1 (61) 2.56 69.54 69.09 3.1636 82.172 63.47 QOTLBO [37] 1.002/0.0, (63); 1.1470/0.0, (61); 0.8114/0.0, (15) 2.9606 80.585 64.18 SFS 1.719/0.0, (61); 0.527/0.0, (11); 0.380/0.0, (18) 2.626 69.428 69.14 1.72/0.0,1 (61) SFS 0.531/0.0, (17); 1.781/0.0, (61) CSFS3 1.781/0.0, (61); 0.531/0.0, (17) Số lượng DG = 1.1601/0.0, (62); TLBO [37] 0.9901/0.0, (61); 1.0134/0.0, (13) CBHD: PGS.TS.Võ Ngọc Điều HVTH: Vy Đình Thiệu Luận văn thạc sĩ Chương -57- 0.527/0.0,1 (11); 1.719/0.0,1 (61); CSFS3 2.626 69.428 69.14 0.380/0.0,1 (18) Bảng Kết tiết sổ DG tối ưu thu SFS CSFS3 Kịch I mạng 69 nút Dung lượng tối ưu DG MW (vị trí) SỐ Phương lượng pháp DG1 DG2 DG3 DG4 DG5 DG6 DG7 DG SFS CSFS3 0.531 0.403 0.844 1.357 0.391 (11) (49) (61) (64) 0.380 (20) 0.380 0.380 0.380 (8) (11) (18) (28) - - 0.717 1.302 0.380 (50) (61) (64) 180 80 60 50 100 153 200 250 300 350 Generation Hình Đặc tuyến hộỉ tụ phương phảp cho trường hợp tối ưu sổ lượng DG Kịch I hệ thống 69 nút CBHD: PGS.TS.Võ Ngọc Điều HVTH: Vy Đình Thiệu Luận văn thạc sĩ -58- Chương Hĩnh Đường cong số điện áp nút hệ thống 69 nút với kết nối sổ lượng DG tối ưu Kịch I Nhận xét: Từ kết thu hệ thống 69 nút kịch I sau kết nối DG trình bày Bảng 5.6, tổn thất CSTD thu với trường hợp kết nối một, hai ba DG 83.224 kw, 71.667 kw 69.428 kw Tổn thất CSTD cải thiện đáng kể ba trường hợp với phần trăm tổn thất 63.01%, 68.14%, 69.14% Bảng 5.7 mơ tả chi tiết vị trí, dung lượng, số lượng DG tối ưu tìm thuật tốn CSFS Từ Hình 5.7, biến thể CSFS3 cho thấy số DG thu tối thiểu tổn thất công suất 67.157 kw so với giá trị tổn thất mang lại số DG khác Do đó, số lượng DG số DG tối ưu kịch I hệ thống 69 nút Các đường cong số điện áp hệ thống 69 nút kịch I trình bày Hình 5.9 Từ Hình 5.9 thấy biên độ điện áp tất nút biến thể CSFS3 tưomg đối ổn định so với biến thể cịn lại Đặc tính hội tụ thuật tốn CSFS áp dụng cho hệ thống 69 nút kịch I trình bày Hình 5.8 Từ đồ thị thấy CSFS3 có tốc độ hội tụ nhanh hom so với biến thể lại, đạt tối ưu sau 175 lần lặp 5.2.2 Kịch II Số lượng DG tối ưu tìm cách khảo sát tác động số lượng DG CBHD: PGS.TS.Võ Ngọc Điều HVTH: Vy Đình Thiệu Luận văn thạc sĩ Chương -59- khác tổn thất CSTD, kịch thử nghiêm DG với chế độ vận hành không hệ số công suất Cụ thể kết nối một, hai ba DG, sau vị trí dung lượng DG tối ưu hóa thuật tốn CSFS Số lượng DG đem lại kết tổn thất CSTD thấp xem số lượng DG tối ưu Bảng Kết so sánh hệ thống 69 nút với sổ lượng DG khác kịch II Phương pháp Dung lượng tối ưu DG Tổng sản (MW/MVAr), hệ số công suất (vị lượng DG trí) (MVA) Tổn thất PLR (kW) (%) Sổ lượng DG = Analytical [38] 1.573/1.098,0.82 (61) 1.918 23.92 EPF [38] 1.571/1.097,0.82 (61) 1.916 23.90 86.87 EA [36] 1.878/1.311,0.82 (61) 2.290 23.26 89.66 EA-OPF [36] 1.828/1.276,0.82 (61) 2.229 23.17 89.70 AM-PSO [39] 1.814/1.314,0.81 (61) 2.24 23.19 89.69 PSO [39] 1.798/1.302, 0.81 (61) 23.20 89.69 SFS 1.828/1.301,0.815(61) 2.244 23.170 89.70 CSFS1 1.828/1.301,0.815(61) 2.244 23.170 89.70 1.573/1.098, 0.82 (61); 2.863 21.63 2.22 86.86 Số lượng DG = Analytical [38] 88.10 0.775/0.541,0.82 (49) EPF [38] 1.571/1.097, 0.82 (61); 2.861 21.63 88.09 0.775/0.541,0.82 (49) CBHD: PGS.TS.Võ Ngọc Điều HVTH: Vy Đình Thiệu Luận văn thạc sĩ EA [36] Chương -60- 1.795/1.253,0.82 (61); 2.832 7.35 96.73 0.534/0.359,0.83 (17) EA-OPF [36] 1.735/1.256,0.81 (61); 0.522/0.351,0.83(17) 2.771 7.20 96.80 AM-PSO [39] 0.517/0.361,0.82(17); 2.75 7.21 96.80 2.76 7.20 96.80 2.762 7.204 96.80 2.762 7.204 96.80 EA [36] 0.548/0.383,0.82(11); 0.380/0.255,0.83(18); 1.733/1.210,0.82 (61) 3.239 4.48 98.01 EA-OPF [36] 0.495/0.358,0.81 (11); 0.379/0.255,0.83(18); 1.674/1.212,0.81 (61) 3.135 4.27 98.10 AM-PSO [39] 0.370/0.306,0.77 (18); 1.710/1.149,0.83 (61); 0.435/0.303, 0.82 (66) 3.07 4.30 98.09 PSO [39] 0.498/0.335,0.83(11); 0.373/0.270, 0.81 (18); 1.669/1.208, 0.81 (61) 3.12 4.61 97.95 SFS 0.380/0.252, 0.834 (18); 1.674/1.195,0.814(61); 0.493/0.354, 0.813(11) 3.120 4.268 98.10 CSFS1 0.380/0.252, 0.834 (18); 1.674/1.195,0.814(61); 0.493/0.354, 0.813(11) 3.120 4.268 98.10 1.717/1.243,0.81 (61) PSO [39] 0.517/0.361,0.82(17); 1.725/1.249,0.81 (61) SFS 0.522/0.353,0.828 (17); 1.735/1.238,0.814(61) CSFS1 0.522/0.353,0.828 (17); 1.735/1.238,0.814(61) Số lượng DG = CBHD: PGS.TS.Võ Ngọc Điều HVTH: Vy Đình Thiệu Luận văn thạc sĩ Chương -61- Scenario II Power loss (kw) Hình 5.10 Đường cong tổn thất cơng suất hệ thống 69 nút với kết nối sổ lượng DG tối ưu thu từ biến thể CSFS khác Kịch II Bảng Kết tiết số DG tối ưu thu SFS CSFSI Kịch II mạng điện chuẩn IEEE-69 nút SFS (Số lượng DG tối ưu: 06) Vị trí 49 61 36 11 64 19 Dung lượng (MW) 0.7589 1.2248 0.4083 0.5101 0.4341 0.3838 Dung lượng (MỸAr) Tối ưu p.f 0.5285 0.8828 0.2458 0.3190 0.2905 0.2528 0.821 0.811 0.857 0.848 0.831 0.835 CSFS1 (Số lượng DG tối ưu: 06) Vị trí Dung lượng (MW) Dung lượng (MVAr) Tối ưu p.f 50 64 11 18 61 0.7161 0.3802 0.4921 0.3802 0.3802 1.2924 0.5112 0.2064 0.3529 0.2515 0.2714 0.9882 0.814 CBHD: PGS.TS.Võ Ngọc Điều 0.879 0.813 0.834 0.814 0.794 HVTH: Vy Đình Thiệu Luận văn thạc sĩ -62- Chương S' 250 350 300 CD ậặ Ọ 200 L_ 05 g £ 150 05 Giải toán ODGP ứng dụng vào mạng điện có số lượng nút lớn có tính đến ảnh hưởng thiết bị FACTS > ửng dụng phương pháp CSFS cho toán khác hệ thống điện > Ket hợp phương pháp CSFS với phương pháp khác như: Fuzzy Logic, Genetic Algorithm, Neutral Network cải tiến phương pháp dựa tảng CBHD: PGS.TS.Võ Ngọc Điều HVTH: Vy Đình Thiệu Luận văn thạc sĩ -66- Chương phương pháp có để tìm lời giải có thời gian hội tụ nhanh xác 6.3 Lời kết Các kết thu từ việc áp dụng thuật toán CSFS để giải toán ODGP tốt; nhiên thời gian thực luận văn bị hạn chế với hạn chế kiến thức nên không tránh khỏi số sai sót q trình thực Rất mong nhận đóng góp q Thầy, Cơ bạn để luận văn hoàn thiện hơn./ CBHD: PGS.TS.Võ Ngọc Điều HVTH: Vy Đình Thiệu Luận văn thạc sĩ -67- Tài liệu tham khảo TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Thông tư 32/2010/TT - BCT, Quy định hệ thống điện phân phối, Bộ Công thương [2] El-Khattam, w., & Salama, M M A (2004) Distributed generation technologies, definitions and benefits Electr Power Syst Res, 71(2), 119-128 [3] Rahman, s (2001) Fuel cell as a distributed generation technology In Power Engineering Society Summer Meeting, 2001 (Vol.l, pp 551-552) IEEE [4] Chunxia, J., Hongxia, Y., Ying, s., & Ruizhi, Wu (2010, August) The design of converter cữcuit in distributed power generation system In Computer, Mechatronics, Control and Electronic Engineering (CMCE), 2010 International Conference on (Vol 3, pp 241-243) IEEE [5] Global wind energy council, http://www.gwec.net/global-figures/graphs/ [6] Assessment of distributed generation technology applications, Resource Dynamics Corporation, http://www.distributedgeneration.com/Library/Maine.pdf [7] Lee, T L., & Cheng, p T (2007) Design of a new cooperative harmonic filtering strategy for distributed generation interface converters in an islanding network IEEE Transactions on Power Electronics, 22(5), 1919-1927 [8] Irving, M R., & Sterling, M J H (1987) Efficient Newton-Raphson Algorithm for Load Flow Calculation in Transmission and Distribution Networks IEE Proceedings c - Generation, Transmission and Distribution, 134(5), 325-328 [9] Prakash, K., & Sydulu, M (2007, June) Particle Swarm Optimization Based Capacitor Placement on Radial Distribution Systems In Power Engineering Society General Meeting, 2007 IEEE (pp 1-5) IEEE [10] Garcial, J A M., & Mena, A J G (2013) Optimal distributed generation location and size using a modified teaching-learning based optimization algorithm Int J of Elect Power & Energy Syst., Vol 50, 65-75 [11] Falaghi, H., & Haghifam, M R (2007) ACO based algorithm for distributed generation sources allocation and sizing in distribution systems In Power Tech, 2007 IEEE Lausanne (pp 555-560) IEEE CBHD: PGS.TS.Võ Ngọc Điều HVTH: Vy Đình Thiệu Luận văn thạc sĩ [12] -68- Tài liệu tham khảo Abu-Mouti, F s., & El-Hawary, M E (2011) Optimal Distributed Generation Allocation and Sizing in Distribution Systems via Artificial Bee Colony Algorithm IEEE Trans On Pow Del., 26(4), 2090-2101 [13] AlHajri, M F., AlRashidi, M R., & El-Hawary, M E (2007, April) Hybrid Particle Swarm Optimization Approach for Optimal Distribution Generation Sizing and Allocation in Distribution Systems In Electrical and Computer Engineering, 2007 CCECE 2007 Canadian Conference on (pp 1290-1293) IEEE [14] Gupta, p., Pandit, M., & Kothari, D p (2014) A Review on Optimal Sizing and Siting of Distributed Generation System In Power India International Conference (PIICON), 2014 6th IEEE (pp 1-6) IEEE [15] Chiradeja, p (2005) Benefit of Distributed Generation: A Line Loss Reduction Analysis IEEE/PES Transmission & Distribution Conference & Exposition: Asia and Pacific (pp 1-5) IEEE [16] Khoa, T Q D., Binh, p T T., & Tran, H B (2006, October) Optimizing Location and Sizing of Distributed Generation in Distribution Systems In Power Systems Conference and Exposition, 2006 PSCE 06.2006 IEEE PES (pp 725-773) IEEE [17] Hussain, I., & Roy, A K (2012) Optimal Size and Location of Distributed Generations using Differential Evolution In Computational Intelligence and Signal Processing (CISP), 2012 2nd National Conference on (pp 57-61) IEEE [18] Hedayati, H., Nabaviniaki, s A., & Akbarimajd, A (2006) A New Method for Placement of DG Units in Distribution Networks In 2006 IEEE PES Power Systems Conference and Exposition (pp 1904-1909) IEEE [19] Nguyen, T p., and Vo, D N Improved stochastic fractal search algorithm with chaos for optimal determination of location, size, and quantity of distributed generators in distribution systems Neural Computing and Applications, 1-26 2018, pp 1-26 (In Progress) [20] Osman, I H., & Laporte, G (1996) Metaheuristics: a bibliography Annals of Operations Research, 63(5), 511-623 [21] Salimi, H Stochastic fractal search: a powerful metaheuristic algorithm CBHD: PGS.TS.Võ Ngọc Điều HVTH: Vy Đình Thiệu Luận văn thạc sĩ Tài liệu tham khảo -69- Knowledge-Based Systems 2015, vol 75, pp 1-18 [22] Wang, N., Liu, L., and Liu, L Genetic algorithm in chaos OR Trans 2001, vol 5, pp 1-10 [23] Li-Jiang, Y., and Tian-Lun, c Application of chaos in genetic algorithms Communications in Theoretical Physics 2002, vol 38, pp 168 [24] Jothiprakash, V., and Arunkumar, R Optimization of hydropower reservoir using evolutionary algorithms coupled with chaos Water resources management 2013, vol 27, pp 1963-1979 [25] Zhenyu, G., Bo, c., Min, Y., and Binggang, c Self-adaptive chaos differential evolution Advances in natural computation 2006, pp 972-975 [26] Saremi, s., Mirjalili, s M., and Mirjalili, s Chaotic krill herd optimization algorithm Procedia Technology 2014, vol 12, pp 180-185 [27] Wang, G.-G., Guo, L., Gandomi, A H., Hao, G.-S., and Wang, H Chaotic krill herd algorithm Information Sciences 2014, vol 274, pp 17-34 [28] Peitgen, H J urgens, H., and Saupe, D Chaos and Fractals Springer- Verlag, New York, 1992 [29] Li, Y., Deng, s., and Xiao, D A novel Hash algorithm construction based on chaotic neural network Neural Computing and Applications 2011, vol 20, pp 133-141 [30] Ott, E Chaos in dynamical systems: Cambridge university press, 2002 [31] Mitic, M., Vukovic, N., Petrovic, M., and Miljkovic, z Chaotic fruit fly optimization algorithm Knowledge-Based Systems 2015, vol 89, pp 446-45 [32] Zimmerman, R D., Murillo-Sanchez, c E., and Thomas, R J MATPOWER: Steady-state operations, planning, and analysis tools for power CBHD: PGS.TS.Võ Ngọc Điều HVTH: Vy Đình Thiệu ... TÀI: ÁP DỤNG PHƯƠNG PHÁP CHAOTIC STOCHASTIC FRACTAL SEARCH XÁC ĐỊNH VỊ TRÍ TỐI ƯU NGUỒN PHÂN TÁN ĐỂ GIẢM TỔN THẤT TRÊN LƯỚI TRUNG THẾ II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: - Nghiên cứu phuơng pháp. .. với tổn thất lưới điện truyền tải Tổn thất LĐPP phân thành tổn thất kỹ thuật tổn thất phi kỹ thuật Các tổn thất kỹ thuật bao gồm: - Tổn thất đường dây điện trở dây dẫn - Tổn thất máy biến áp máy... - Tối ưu vị trí nguồn phân tán PSO - Particle Swarm Optimization - Phương pháp tối ưu bầy đàn SOS - Symbiotic organisms search - Thuật toán cộng sinh PLR - Power loss reduction - Giảm tổn thất